Lalanikarim_comfy Mcp Server

Lalanikarim_comfy Mcp Server

🚀 舒适的MCP服务器

使用FastMCP框架,借助远程Comfy服务器依据提示生成图像的服务器。

🚀 快速开始

此脚本借助FastMCP框架搭建一个服务器,可依据提示语句,通过指定的工作流程生成图像。它会与远程Comfy服务器进行交互,提交提示信息并获取生成的图像。

✨ 主要特性

  • 利用FastMCP框架搭建服务器,实现图像生成功能。
  • 与远程Comfy服务器交互,提交提示并检索生成的图像。

📦 安装指南

先决条件

  • 已安装Python 3.x。
  • 必需的软件包:mcpjsonurllibtimeos
  • 需从Comfy UI导出工作流程文件。此代码包含示例Flux-Dev-ComfyUI-Workflow.json,仅作参考。你需要从自己的工作流程中导出并相应设置环境变量。

你可以使用pip安装所需的软件包:

pip install "mcp[cli]"

配置

设置以下环境变量:

  • COMFY_URL:指向你的Comfy服务器URL。
  • COMFY_WORKFLOW_JSON_FILE:指向你工作流程的API导出JSON文件的绝对路径。
  • PROMPT_NODE_ID:设置为你使用的文本提示节点ID。
  • OUTPUT_NODE_ID:设置为包含最终图像的输出节点的ID。

示例:

export COMFY_URL=http://your-comfy-server-url:port
export COMFY_WORKFLOW_JSON_FILE=/path/to/the/comfyui_workflow_export.json
export PROMPT_NODE_ID=6 # 使用正确的节点ID
export OUTPUT_NODE_ID=9 # 使用正确的节点ID

💻 使用示例

基础用法

直接运行脚本:

python comfy-mcp-server.py

服务器将启动并监听基于提供的提示生成图像的请求。

📚 详细文档

功能性

generate_image(prompt: str, ctx: Context) -> Image | str

此函数根据指定的提示生成图像,具体步骤如下:

  1. 检查所有环境变量是否已设置。
  2. 从JSON文件加载提示模板。
  3. 将提示提交到Comfy服务器。
  4. 轮询服务器以获取提示处理的状态。
  5. 提示完成后检索并返回生成的图像。

依赖项

  • mcp:用于设置FastMCP服务器。
  • json:用于处理JSON数据。
  • urllib:用于进行HTTP请求。
  • time:用于在轮询时添加延迟。
  • os:用于访问环境变量。

📄 许可证

此项目根据MIT许可证发布,具体请参见LICENSE文件。

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  • system 提出于 2025-09-30 18:42

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