hh-mcp-comfyui 2025.4.20.4

基于Model Context Protocol (MCP)的ComfyUI图像生成服务，通过API调用本地ComfyUI实例生成图片,实现自然语言生图自由

ComfyUI MCP 服务

这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的ComfyUI图像生成服务，通过API调用本地ComfyUI实例生成图片。

功能特性

• 通过MCP协议提供图像生成服务，实现自然语言生图自由
• 支持动态替换工作流中的提示词和尺寸等参数
• 自动加载workflows目录下的工作流文件作为资源

新增功能记录

• [2025-05-11] 支持工作流文件目录动态配置
• [2025-05-09] 增加docker构建方式,支持Python 3.12+
• [2025-05-07] 增加pip构建方式
• [2025-05-06] 把项目目录src/hh修改成src/hh_mcp_comfyui,增加uvx构建方式
• [2025-04-26] 增加图生图和移除背景样例工作流及支持图生图工具
• [2025-04-20] 加入文生图生成工具

效果

• Cherry Studio中使用效果

• Cline中使用效果

安装依赖

1. 确保已安装Python 3.12+

2. 使用uv管理Python环境：

• 安装uv:

  # On macOS and Linux.
  $ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  
  # On Windows.
  $ powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  
  # 更新uv(非必要操作):
  $ uv self update
  

• 初始化项目环境：

  # Clone the repository.
  $ git clone https://github.com/zjf2671/hh-mcp-comfyui.git
  
  $ cd hh-mcp-comfyui
  
  # Initialized venv
  $ uv venv
  
  # Activate the virtual environment.
  $ .venv\Scripts\activate
  
  # Install dependencies.
  $ uv lock
  Resolved 30 packages in 1ms
  
  # sync dependencies.
  $ uv sync
  Resolved 30 packages in 2.54s
  Audited 29 package in 0.02ms
  

测试运行服务

• uv方式

  $ uv --directory 你本地安装目录/hh-mcp-comfyui run hh-mcp-comfyui
  
  INFO:__main__:Scanning for workflows in: D:\cygitproject\hh-mcp-comfyui\src\hh_mcp_comfyui\workflows
  INFO:__main__:Registered resource: workflow://t2image_bizyair_flux -> t2image_bizyair_flux.json
  INFO:__main__:Starting ComfyUI MCP Server...
  

• uvx方式

  $ uvx hh-mcp-comfyui
  
  INFO:hh_mcp_comfyui.server:Scanning for workflows in: C:\Users\tianw\AppData\Local\uv\cache\archive-v0\dp4MTo0f1qL0DdYF_BYCL\Lib\site-packages\hh_mcp_comfyui\workflows
  INFO:hh_mcp_comfyui.server:Starting ComfyUI MCP Server...
  

• pip方式

  $ pip install hh_mcp_comfyui
  
  $ python -m hh_mcp_comfyui
  
  INFO:hh_mcp_comfyui.server:Scanning for workflows in: F:\Python\Python313\Lib\site-packages\hh_mcp_comfyui\workflows
  INFO:hh_mcp_comfyui.server:Starting ComfyUI MCP Server...
  

出现上面的信息表示服务启动成功

样例工作流copy到指定工作流目录：

• uv

  # 进入项目目录
  $ cd hh-mcp-comfyui
  
  # 创建工作流没有这个目录执行下面进行创建（这个目录位置不能动）
  $ mkdir workflows
  
  #复制样例工作的工作流目录
  $ cp .\example\workflows\* .\workflows\
  

  （特别注意：如果是使用的下面的uvx或者pip方式启动的话，请找你本地对应的安装目录把样例工作流添加进去，然后重启你的MCP服务，可以使用如下图方式找到你的安装目录的位置）

• uvx

  $ uvx hh-mcp-comfyui
  

  

• pip

  #首先安装依赖
  $ pip install hh_mcp_comfyui
  $ python -m hh_mcp_comfyui
  

  

使用方法

必须确保本地ComfyUI实例正在运行(默认地址: http://127.0.0.1:8188) ComfyUI安装地址

Cherry Studio、Cline、Cursor等客户端的使用方式

uv MCP服务配置

{
  "mcpServers": {
    "hh-mcp-comfyui": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "项目绝对路径（例如：D:/hh-mcp-comfyui）",
        "run",
        "hh-mcp-comfyui"
      ],
      "env": {
        "COMFYUI_API_BASE": "http://127.0.0.1:8188",
        "COMFYUI_WORKFLOWS_DIR": "/path/hh-mcp-comfyui/workflows"
      }
    }
  }
}

uvx MCP服务配置

{
  "mcpServers": {
    "hh-mcp-comfyui": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hh-mcp-comfyui"
      ],
      "env": {
        "COMFYUI_API_BASE": "http://127.0.0.1:8188",
        "COMFYUI_WORKFLOWS_DIR": "/path/hh-mcp-comfyui/workflows"
      }
    }
  }
}

pip MCP服务配置

需要先执行命令窗口先执行：pip install hh_mcp_comfyui

{
  "mcpServers": {
    "hh-mcp-comfyui": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m",
        "hh_mcp_comfyui"
      ],
      "env": {
        "COMFYUI_API_BASE": "http://127.0.0.1:8188",
        "COMFYUI_WORKFLOWS_DIR": "/path/hh-mcp-comfyui/workflows"
      }
    }
  }
}

docker MCP服务配置

*前提是已安装docker

{
  "mcpServers": {
    "hh-mcp-comfyui": {
      "command": "docker",
      "args": [
          "run",
          "--net=host",
          "-v",
          "/path/hh-mcp-comfyui/workflows:/app/workflows",
          "-i",
          "--rm",
          "zjf2671/hh-mcp-comfyui"
      ],
      "env": {
        "COMFYUI_API_BASE": "http://127.0.0.1:8188"
      }
    }
  }
}

测试

使用MCP Inspector测试服务端工具

• uv方式

  $ npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory 你本地安装目录/hh-mcp-comfyui run hh-mcp-comfyui
  

• uvx方式

  $ npx @modelcontextprotocol/inspector uvx hh-mcp-comfyui
  

• pip方式

  $ pip install hh_mcp_comfyui
  $ npx @modelcontextprotocol/inspector python -m hh_mcp_comfyui
  

• docker方式

  $ npx @modelcontextprotocol/inspector docker run --net=host -i --rm zjf2671/hh-mcp-comfyui
  

然后点击连接如图即可调试：

扩展

添加新工作流

1. 将工作流JSON文件放入/path/hh_mcp_comfyui/workflows目录中

   如果是uvx和pip启动方式请看上面 样例工作流copy到指定工作流目录 的使用方式

2. 重启服务自动加载新工作流

开发者自定义参数

修改server.py中的generate_image工具定义来添加新参数

项目结构

.
├── .gitignore
├── .python-version
├── pyproject.toml
├── README.md
├── uv.lock
├── example/              # 示例工作流目录
│   └── workflows/
│       ├── i2image_bizyair_sdxl.json
│       ├── t2image_bizyair_flux.json
│       ├── i2image_cogview4.json
│       └── t2image_sd1.5.json
├── src/                  # 源代码目录
│   └── hh_mcp_comfyui/
│       ├── comfyui_client.py    # ComfyUI客户端实现
│       ├── server.py            # MCP服务主文件
│       └── workflows/           # 工作流文件目录

使用注意事项（针对没有用过comfyui的特别注意）

• 默认工作流为t2image_bizyair_flux
• 图片尺寸默认为1024x1024
• 服务启动时会自动加载workflows目录下的所有JSON工作流文件
• 如果你使用的是本项目中的样例工作流需要在comfyui中下载个插件，详细操作请查看：样例工作流插件安装教程
• 如果使用你本地的comfyui工作流的话，先要保证你的工作流能在comfyui正常运行，然后需要导出(API)的JSON格式，并放入src/workflows目录中

贡献

1. Fork项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开Pull Request

---

如有问题可以到公众号中联系我：

👆 扫码关注，发现更多好玩的！

---