Comfy MCPローカルサーバー: AIエージェントから自分のComfyUIを実行する

8月11日、Comfy Org は、Comfy MCP がローカルのComfyUIで動作するようになったことを発表しました。発表では、ローカルサーバーがすぐに使える3つの機能が紹介されています: ハードウェアチェック、モデルのレコメンデーション、そしてオープンソースのビデオモデル(LTXやMiniMax H3など)を自分のGPUで実行することです。

ローカルComfyUIセッションを操作するComfy MCP(出典: Comfy Orgの発表)

Comfy MCPローカルサーバーとは

Comfy MCPローカルサーバー(Comfy-Org/comfy-mcp)は、オープンソースのstdioベースのMCPサーバーであり、MCPに対応したAIエージェントならどれでも自分のマシンにインストール済みのComfyUI(デフォルトの接続先は127.0.0.1:8188)を操作できるようにします。これは、すべてのツールコールを支えるエンジンであるcomfy-cli上に構築されており、Claude Code、Claude Desktop、Cursor、その他のMCPクライアントで動作します。

これは既存のComfy Cloud MCPを補完するものです: クラウドサーバーはHTTP経由でComfy CloudのGPU上でワークフローを実行するのに対し、ローカルサーバーは自分が管理するComfyUI上でワークフローを実行します。両方の実行はサポートされており、通常の使い方です。

エージェントがローカルのComfyUIでできること

生成: ワークフローJSON(API形式またはUIエクスポート)を実行するか、テキストプロンプトから画像を1回の呼び出しで生成します。
ジョブの監視: 生成を非同期で送信し、待機、監視、キャンセルを行い、失敗の判定結果を確認して出力PNGを収集します。
稼働中の環境の調査: 静的なカタログではなく、自分のComfyUIが実際に持っているノード、モデル、テンプレート(カスタムノードを含む)を検索します。
ワークフローの構築: グラフの検証、テンプレートのスロット編集、1つのワークフローを複数のバリエーションに展開します。
ComfyUIの管理: サーバーの起動、停止、再起動、ログの追跡、入力アセットのステージングを行います。
ハードウェアとVRAMのチェック: system_statsは実行中のComfyUIからデバイスごとのvram_free / vram_totalを報告し、free_memoryは空き容量が必要なときにモデルをアンロードします。

ハードウェアを考慮したルーティング

ローカルでの生成は、それを実行できるマシンでのみ意味を持つため、サーバーは起動時にcomfy envを調査し、MCPハンドシェイクが伝達する指示にマシンスナップショット(OS、アーキテクチャ、RAM、GPUベンダー/モデル/VRAM)を追加します。その後、エージェントはしきい値に基づいてルーティングします:

マシン	ルーティング
VRAM 8GB未満、またはGPU未検出	パートナーノードまたはComfy Cloud MCPを使用
ユニファイドメモリ32GB未満のApple Silicon	パートナーノードまたはComfy Cloud MCPを使用
VRAMが十分	自分のComfyUIでローカルdiffusionを実行

ルーティングに必要な数値は最初のメッセージからエージェントのコンテキストに含まれるため、エージェントは推測することなく、ローカル生成、ホスト型パートナーモデル(partner_generateで利用可能なFlux、Ideogram、Klingなど)、クラウド実行のいずれかを選択できます。

ローカル優先、ただしローカルのみではない

いくつかのフローはマシンの外にまで及びます: partner_generateはホスト型パートナーモデルをパートナーのインフラストラクチャ上で完全に実行し、パートナーAPIノードを使用すると、ローカルで実行されるワークフローがホスト型モデル(Seedream、Veo、Klingなど)を呼び出せます。また、COMFYUI_URL環境変数は、実行ツールとジョブツールの接続先を、自分が管理する別のマシン上のComfyUIに設定します。

はじめに

必要なコンポーネントをインストールします:
```
pip install comfy-mcp "comfy-cli>=1.14.0"
comfy install
```
ComfyUIを起動して、起動したままにします: comfy launch
READMEの設定スニペットを使用して、サーバーをクライアント(Claude Code、Claude Desktop、Cursor)に追加し、クライアントをリロードします。
エージェントにワークフローの実行を依頼します。例: 「ローカルのComfyUIが起動しているか確認して、~/workflows/txt2img.jsonのワークフローを実行し、画像を表示してください。」

内部的には、エージェントはserver_infoを呼び出してComfyUIが起動していることを確認し、run_workflowでワークフローJSONを実行し、fetch_outputsで結果を収集します。手作業で作成したワークフローがない場合は? エージェントはsearch_templatesやfetch_templateを使用して実行可能なJSONを作成し、代わりにそれを実行できます。

入手方法

このサーバーはGitHub(Comfy-Org/comfy-mcp)でオープンソースとして公開されており、PyPIでcomfy-mcpとして公開されています。現在のリリースはv0.10.0です。