comfyui-mcp
用自然语言驱动 ComfyUI 的 MCP 服务器与智能体面板
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：comfyui-mcp。 它的用途是：用自然语言驱动 ComfyUI 的 MCP 服务器与智能体面板 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/comfyui-mcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我把这个工作流里的采样器从 Euler 换成 DPM++ 2M Karras，然后把宽高比改成 16:9，再运行一次。” 它会自动在 ComfyUI 的节点图中找到对应节点，修改参数，并触发执行。或者
对AI说：“用 Flux 模型为我生成一张夏日海滩的插画，风格参考吉卜力。” 它会自动选择正确的模型、加载对应的 LoRA 或风格预设，并设置好推荐的分辨率、采样步数等参数，最终输出图片。
介绍
comfyui-mcp 是一个专为 ComfyUI 设计的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，它解决了用户需要手动操作复杂节点图来生成图像、视频和音频的痛点。通过将 ComfyUI 的工作流能力转化为一系列 MCP 工具，它允许用户直接使用自然语言指令来创建、编辑和运行工作流，管理模型与自定义节点，极大降低了使用门槛。
使用方式非常灵活。你可以在 Claude Desktop 等支持 MCP 的客户端中配置此服务器，或直接在 ComfyUI 侧边栏安装其配套的 Agent Panel。配置完成后，只需用自然语言描述你的需求，例如“生成一张赛博朋克风格的城市夜景”，Agent 便会调用相应的工具链，自动编排节点、设置参数并执行生成。它支持从本地 Ollama 模型到云端 Claude、GPT、Gemini 等多种 LLM 作为驱动大脑。
该工具非常适合希望将 ComfyUI 的强大生成能力集成到自动化流程或希望用更直观方式操作 ComfyUI 的用户。无论是内容创作者需要快速产出视觉素材，还是开发者希望构建基于 AI 生成的自动化应用，或是研究人员需要批量测试不同模型和参数组合，都能从中受益。
使用建议是，初次使用时建议从内置的“LLM 竞技场”功能开始，它可以评估不同 LLM 在真实 ComfyUI 任务上的表现，帮助你选择最适合的驱动模型。同时，注意它需要 Node.js 22+ 环境，并会自动探测本地的 ComfyUI 安装，因此请确保 ComfyUI 已正确安装并运行。
核心特点
核心区别在于它不仅是将 ComfyUI 功能包装成 API，而是通过 MCP 协议提供了 182 个细粒度工具和一个实时交互的侧边栏智能体，能真正理解并编辑你的实时节点图，且内置了涵盖 35 种 AI 技能的专家知识库，指导 LLM 正确使用特定模型和工作流，无需反复试错。
注意事项
不适合仅需简单图像生成、不希望部署 Node.js 服务或完全离线（无任何 LLM）环境的用户。
常见问题
支持哪些大语言模型？
支持几乎所有主流 LLM：Claude、ChatGPT、Gemini（直接使用订阅或账户）、本地模型（通过 Ollama）、以及任何 OpenAI 兼容的 API（如 DeepSeek、GLM 等）。
需要自己部署 ComfyUI 吗？
是的，需要先安装并运行 ComfyUI。本工具是 ComfyUI 的控制平面，会自动探测本地或网络上的 ComfyUI 实例。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/comfyui-mcp/raw/index.md 读取 comfyui-mcp 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/comfyui-mcp/raw/index.md（查看排版版本）