Comfy MCP 로컬 서버: AI 에이전트에서 나만의 ComfyUI 실행하기

8월 11일, Comfy Org는 Comfy MCP가 이제 로컬 ComfyUI와 작동한다고 발표했습니다. 공지에서는 로컬 서버가 기본 제공하는 세 가지 기능을 강조합니다: 하드웨어 확인, 모델 추천, 그리고 LTX 및 MiniMax H3와 같은 오픈소스 비디오 모델을 여러분의 GPU에서 실행하는 기능입니다.

로컬 ComfyUI 세션을 구동하는 Comfy MCP (출처: Comfy Org 공지)

Comfy MCP 로컬 서버란 무엇인가

Comfy MCP 로컬 서버(Comfy-Org/comfy-mcp)는 오픈소스, stdio 기반 MCP 서버로, MCP를 지원하는 모든 AI 에이전트가 여러분의 컴퓨터에 설치된 ComfyUI를 구동할 수 있게 해 줍니다(기본 대상은 127.0.0.1:8188). 이 서버는 모든 도구 호출의 엔진인 comfy-cli를 기반으로 하며, Claude Code, Claude Desktop, Cursor 또는 기타 MCP 클라이언트와 함께 작동합니다.

이 서버는 기존 Comfy Cloud MCP를 보완합니다. 클라우드 서버는 HTTP를 통해 Comfy Cloud GPU에서 워크플로를 실행하는 반면, 로컬 서버는 여러분이 제어하는 ComfyUI에서 워크플로를 실행합니다. 두 서버를 함께 실행하는 것이 지원되며 일반적입니다.

에이전트가 로컬 ComfyUI로 할 수 있는 일

생성: 워크플로 JSON(API 형식 또는 UI 내보내기)을 실행하거나, 텍스트 프롬프트에서 이미지까지 한 번의 호출로 처리할 수 있습니다.
작업 모니터링: 생성을 비동기적으로 제출한 다음 대기, 모니터링 또는 취소하고, 실패 판정을 읽고 출력 PNG를 수집할 수 있습니다.
실제 설치 환경 검사: 정적 카탈로그 대신 여러분의 ComfyUI가 실제로 보유한 노드, 모델, 템플릿을 검색할 수 있으며, 커스텀 노드도 포함됩니다.
워크플로 구축: 그래프를 검증하고, 템플릿의 슬롯을 편집하고, 하나의 워크플로를 여러 변형으로 분기할 수 있습니다.
ComfyUI 관리: 서버를 시작, 중지 또는 재시작하고, 로그를 확인하고, 입력 에셋을 준비할 수 있습니다.
하드웨어 및 VRAM 확인: system_stats는 실행 중인 ComfyUI에서 장치별 vram_free / vram_total을 보고하며, free_memory는 메모리 여유가 필요할 때 모델을 언로드합니다.

하드웨어 인지 라우팅

로컬 생성은 이를 처리할 수 있는 머신에서만 의미가 있으므로, 서버는 시작 시 comfy env를 조사하고, MCP 핸드셰이크가 전달하는 지침에 머신 스냅샷(OS, 아키텍처, RAM, GPU 공급업체/모델/VRAM)을 추가합니다. 그러면 에이전트는 임계값을 기준으로 라우팅합니다.

머신	라우팅
VRAM 8GB 미만 또는 GPU가 확인되지 않은 경우	파트너 노드 또는 Comfy Cloud MCP 사용
통합 메모리 32GB 미만의 Apple Silicon	파트너 노드 또는 Comfy Cloud MCP 사용
VRAM이 충분한 경우	로컬 ComfyUI에서 로컬 디퓨전 실행

라우팅 수치는 첫 메시지부터 에이전트의 컨텍스트에 포함되므로, 에이전트는 로컬 생성, 호스팅 파트너 모델(partner_generate를 통한 FLUX, Ideogram, Kling 등), 클라우드 실행 중에 추측 없이 선택할 수 있습니다.

로컬 우선, 로컬 전용은 아님

일부 플로우는 여러분의 머신을 넘어 확장됩니다. partner_generate는 호스팅 파트너 모델을 전적으로 파트너 인프라에서 실행하고, 파트너 API 노드는 로컬에서 실행되는 워크플로가 호스팅 모델(Seedream, Veo, Kling 등)을 호출할 수 있게 하며, COMFYUI_URL 환경 변수는 실행 및 작업 도구를 여러분이 제어하는 다른 머신의 ComfyUI를 가리키게 합니다.

시작하기

구성 요소 설치:

pip install comfy-mcp "comfy-cli>=1.14.0"
comfy install

ComfyUI 시작 및 실행 상태 유지: comfy launch
README의 구성 스니펫을 사용하여 클라이언트에 서버 추가(Claude Code, Claude Desktop 또는 Cursor) 후 클라이언트를 다시 로드합니다.
에이전트에게 워크플로 실행을 요청합니다. 예: "로컬 ComfyUI가 실행 중인지 확인한 다음 ~/workflows/txt2img.json의 워크플로를 실행하고 이미지를 보여주세요."

내부적으로 에이전트는 server_info를 호출해 ComfyUI가 실행 중인지 확인하고, run_workflow로 워크플로 JSON을 실행하며, fetch_outputs로 결과를 수집합니다. 직접 작성한 워크플로가 없으신가요? 에이전트는 search_templates와 fetch_template을 사용해 실행 가능한 JSON을 작성한 후 이를 실행할 수 있습니다.

사용 가능 여부

이 서버는 GitHub(Comfy-Org/comfy-mcp)에서 오픈소스로 제공되며, PyPI에 comfy-mcp로 게시되어 있습니다. 현재 릴리스는 v0.10.0입니다.