MCP已经蔓延到comfyui……可以让AI Agent自己根据任务选择所需的workflow和对应参数，并获取返回的图片。ComfyUI MCP Server：轻量级的AI图像生成服务中间层。该项目提供了一个使用WebSocket通信的Python MCP（Model Context Protocol）服务端，实现AI代理通过ComfyUI进行图像生成请求的编程式交互，具备高度灵活性和定制能力。
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高信息量设计：该服务使用MCP协议实现与ComfyUI的交互，绕过传统HTTP REST API方式，允许通过WebSocket与AI图像生成系统建立持续连接，提升响应效率和灵活性。 -
模块化结构：主要包括server.py（WebSocket服务端）、comfyui_client.py（与ComfyUI API对接）、client.py（测试客户端）、workflows/（API格式的工作流定义）。各模块解耦明确，方便扩展。 -
支持动态参数：通过修改client.py中的payload，可灵活设置prompt、图像尺寸、所用模型、工作流ID等，大大增强可定制性。 -
MCP SDK扩展性强：MCP原生不支持WebSocket传输，该项目通过自定义实现填补这一空缺，为未来接入多模态AI接口提供范式。 -
流程自动化与测试机制：支持以.json格式导出的ComfyUI工作流，直接集成测试流程，用户可一键运行并获取图像URL结果。 -
用例示范清晰：默认测试请求为生成“一只戴墨镜的狗”，使用SD-XL模型，生成图像后返回本地ComfyUI的URL，易于理解和修改。 -
自定义节点映射：对于更复杂的工作流，可通过修改DEFAULT_MAPPING配置节点ID，满足多样化场景需求。 -
运行依赖明确：需本地运行ComfyUI于8188端口，并预先安装Python 3.10+及相关依赖（requests、websockets、mcp）。
参考文献：
[1] https://github.com/joenorton/comfyui-mcp-server
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（文：NLP工程化）