> ## Documentation Index
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# Comfy MCP
> あらゆる AI エージェントを Comfy Cloud GPU 上、または自分のマシン上の ComfyUI に接続します。画像、動画、音声、3D を生成し、モデル、ノード、テンプレートを検索し、実際のワークフローを実行できます。
**パブリックベータ。** Comfy MCP はパブリックベータ版です。API、ツール、動作は開発中に変更される可能性があります。問題の報告や提案の共有については [フィードバック](#フィードバック) をご覧ください。
## 概要
**Comfy MCP** は、[Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) を介して AI エージェントを ComfyUI に接続します。接続すると、画像、動画、音声、3D の生成、モデル、ノード、テンプレートの検索、さらにエージェントとのチャットから実際の ComfyUI ワークフローを実行できます。
2 つの接続方法が用意されています。**Comfy Cloud** 接続と**ローカル ComfyUI** 接続で、ローカル接続は完全にオープンソースです。
**以下の内容でお困りですか？ 一番良い方法は、このページをエージェントに渡して助けを求めることです。**
### どの接続を選ぶべきか
**新規ユーザーには、クラウド接続から始めることをお勧めします。** 最も簡単なセットアップです。claude.ai、ChatGPT、または Claude Desktop チャットアプリを使用する場合も、クラウド接続の方が互換性が高い選択肢です。
**すでに ComfyUI をローカルまたは独自にデプロイした環境で実行している場合や、Claude Code、Cursor、Codex などのコーディングエージェントを主に使用する場合は、ローカル接続から始めてください。**
**Mac ユーザーの場合、オープンソースモデルを実行する予定なら、クラウド接続をお勧めします。** 現在のオープンウェイトモデル（MiniMax H3 や LTX-2.3 などのローカル版）は大きく、Apple GPU では実用的な速度で動作しません。
両方を同時に実行するのは普通のことで、ほとんどのクライアントは 2 つの MCP サーバーを問題なくホストします。同じ Comfy アカウントにログインしますが、**別々に**行う必要があります。一方のログインで両方の接続が有効になるわけではありません。
## Comfy Cloud MCP 接続
エージェントをあなたの **Comfy Cloud** アカウントにリンクするホスト型接続です。インストールは不要で、ワークフローは Comfy Cloud の GPU 上で実行されます。Comfy Cloud について詳しくは、[Comfy Cloud](/ja/get_started/cloud) をご覧ください。
### クラウド接続のセットアップ
接続する前に、[Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org) アカウントが必要です。まだお持ちでない場合は [サインアップ](https://cloud.comfy.org) してください。新規ユーザーは、お試しとして **5 回の無料実行** をご利用いただけます。セットアップ時の OAuth サインインでは、お使いの Comfy アカウントが使用されます。
Comfy Cloud MCP は以下で実行されます:
```
https://cloud.comfy.org/mcp
```
クライアントを選択:
Claude Desktop は UI から Comfy Cloud を**カスタムコネクタ**として追加し、OAuth ログインを実行します。
サイドバーで、**Customize**（**1** と表示）をクリックします。
**Connectors**（**2** と表示）をクリックします。
1. Connectors のヘッダーにある **+** ボタン（**3** と表示）をクリックします。
2. **Add custom connector**（**4** と表示）を選択します。
1. **Name** フィールド（**5** と表示）に、**Comfy Cloud MCP** などの名前を入力します。
2. **Remote MCP server URL** を `https://cloud.comfy.org/mcp` に設定します（**6** と表示）。
3. **Add**（**7** と表示）をクリックします。
1. ブラウザが開いたら、ワークスペースを選択します（例：**Personal Workspace**）。
2. **Continue** をクリックしてコネクタを認証します。接続されました。
**comfy-cloud** プラグインをインストールします。MCP 接続とスラッシュコマンドを一度に追加します。プラグインは、Claude Code プラグインや Comfy のコミュニティエージェントスキルを提供する [Comfy Skills](https://github.com/Comfy-Org/comfy-skills/) リポジトリを通じて公開されています。
Comfy Skills マーケットプレイスを登録します（1 回のみ）:
```
/plugin marketplace add Comfy-Org/comfy-skills
```
```
/plugin install comfy-cloud@comfy-skills
```
`/mcp` を実行し、**comfy-cloud** → **Authenticate** を選択します。ブラウザが開いてサインインし、トークンは自動的に更新されます。
このプラグインは次のスラッシュコマンドを追加します:
| コマンド | 機能 |
| -------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
| `/comfy-cloud:generate-image` | 画像を生成、編集、修正します |
| `/comfy-cloud:generate-video` | 動画を生成、編集、延長します |
| `/comfy-cloud:generate-audio` | 音声、音楽、効果音を生成します |
| `/comfy-cloud:generate-3d` | テキストまたは画像から 3D モデルを生成します |
| `/comfy-cloud:remove-background` | 画像から背景を削除します |
| `/comfy-cloud:upscale-image` | 画像を高解像度にアップスケールします |
| `/comfy-cloud:search-templates` | [comfy.org](https://comfy.org) で事前構築済みワークフローテンプレートを検索します |
| `/comfy-cloud:search-models` | 利用可能なモデルを検索します |
| `/comfy-cloud:search-nodes` | ノードを検索し、配線の提案を取得します |
| `/comfy-cloud:help` | ComfyUI Cloud でできることを確認します |
サーバーを直接追加します:
```bash theme={null}
claude mcp add --transport http comfy-cloud https://cloud.comfy.org/mcp
```
次に `/mcp` を実行し、**comfy-cloud** → **Authenticate** を選択します。すべてのプロジェクトで利用可能にするには `-s user` を追加してください。
この方法でも MCP プロンプトと同じワークフローが利用できます: `/mcp__comfy-cloud__generate-image`、`/mcp__comfy-cloud__search-models` など（`/mcp____` プレフィックスは `claude mcp add` に渡した名前を使用します）。上記のプラグインは、これらをより使いやすい `/comfy-cloud:*` コマンドとしてラップするため推奨されます。
Cursor は HTTP 経由でリモート MCP サーバーに接続します。現在、Cursor は MCP OAuth をサポートしていません。MCP 設定に Comfy Cloud API キーを使用して Comfy Cloud を追加します。
右上隅にある **Settings** ギア（**1** と表示）をクリックします。
1. サイドバーで、**Tools & MCPs**（**2** と表示）をクリックします。
2. **+ New MCP Server**（**3** と表示）→ **Add a Custom MCP Server** をクリックします。
`~/.cursor/mcp.json`（グローバル）または `.cursor/mcp.json`（プロジェクト）を編集します。サーバー URL を設定し、`X-API-Key` ヘッダーで Comfy Cloud API キーを渡します。キーは [platform.comfy.org/profile/api-keys](https://platform.comfy.org/profile/api-keys) で作成します（`comfyui-` で始まります）:
```json theme={null}
{
"mcpServers": {
"comfy-cloud": {
"url": "https://cloud.comfy.org/mcp",
"headers": {
"X-API-Key": "${env:COMFY_API_KEY}"
}
}
}
}
```
シェルまたはシステム環境に `COMFY_API_KEY` を設定します。Git にコミットする可能性のあるファイルにキーをハードコーディングするよりも、`${env:COMFY_API_KEY}` を使用することを推奨します。
自然言語で依頼します（「猫の宇宙飛行士の画像を生成して」「Wan 2.2 動画テンプレートを探して」など）。Cursor が MCP ツールを代わりに呼び出します。
[Codex](https://developers.openai.com/codex/cli) は Streamable HTTP 経由で Comfy Cloud に接続します。Settings でサーバーを追加し、OAuth でサインインします。
1. *Logged in with API key* の下にある **Settings**（**1** と表示）をクリックします。
2. フル設定パネルを開くために **Settings**（**2** と表示）をクリックします。
1. 設定リスト内の **MCP servers**（**3** と表示）をクリックします。
2. **+ Add server**（**4** と表示）をクリックして新しい MCP サーバーを追加します。
1. 接続タイプとして **Streamable HTTP** を選択します。
2. **Name** フィールド（**5** と表示）に **Comfy Cloud MCP** などの名前を入力します。
3. **URL** フィールド（**6** と表示）に `https://cloud.comfy.org/mcp` を入力します。
4. **Save**（**7** と表示）をクリックします。
1. 保存したサーバーエントリの **Authenticate**（**8** と表示）をクリックします。
2. ブラウザのポップアップでワークスペースを選択し、**Continue** をクリックしてサインインを完了します。接続されました。
自然言語で依頼します（「猫の宇宙飛行士の画像を生成して」「Wan 2.2 動画テンプレートを探して」など）。Codex が MCP ツールを代わりに呼び出します。
ターミナルから登録してサインインします:
```bash theme={null}
codex mcp add comfy-cloud --url https://cloud.comfy.org/mcp
codex mcp login comfy-cloud
```
これにより `~/.codex/config.toml`（信頼済みプロジェクトでは `.codex/config.toml`）にエントリが書き込まれます。
ブラウザが使用できない場合は、環境変数からヘッダーを取得してサーバーを追加します。[platform.comfy.org/profile/api-keys](https://platform.comfy.org/profile/api-keys) でキーを作成し（`comfyui-` で始まります）、`~/.codex/config.toml` に追加します:
```toml theme={null}
[mcp_servers.comfy-cloud]
url = "https://cloud.comfy.org/mcp"
env_http_headers = { "X-API-Key" = "COMFY_API_KEY" }
```
シェルまたはシステム環境に `COMFY_API_KEY` を設定してください。キーをバージョン管理にコミットしないでください。
[ClawHub](https://clawhub.ai/comfy-org/skills/comfy) から **Comfy Cloud** スキルをインストールします。OpenClaw をホストされた MCP サーバー（`cloud.comfy.org/mcp`）に接続します。クラウド専用で、ローカルの ComfyUI インストールは操作しません。
```bash theme={null}
openclaw skills install @comfy-org/comfy
```
スキルページ: [clawhub.ai/comfy-org/skills/comfy](https://clawhub.ai/comfy-org/skills/comfy)。
MCP サーバーを登録し、Comfy アカウントでサインインします:
```bash theme={null}
openclaw mcp set comfy '{"url":"https://cloud.comfy.org/mcp","transport":"streamable-http","auth":"oauth"}'
openclaw mcp login comfy
openclaw gateway restart
```
`openclaw mcp login` は認証 URL を表示します。それを開いてサインインし、CLI の指示に従ってフローを完了します（`--code` 付きで再実行が必要になる場合があります）。`openclaw mcp status --verbose` で確認します。
`auth: "oauth"` が設定されている場合、OpenClaw はそのサーバーエントリの静的 `headers` を無視します。OAuth とハードコードされた API キーヘッダーを併用しないでください。
自然言語で依頼します（「猫の宇宙飛行士の画像を生成して」「Wan 2.2 動画テンプレートを探して」など）。OpenClaw が MCP ツールを代わりに呼び出します。
[platform.comfy.org/profile/api-keys](https://platform.comfy.org/profile/api-keys) でキーを作成し（`comfyui-` で始まります）、エクスポートしてからサーバーを登録します:
```bash theme={null}
export COMFY_API_KEY="comfyui-..."
openclaw mcp set comfy '{"url":"https://cloud.comfy.org/mcp","transport":"streamable-http","headers":{"Authorization":"Bearer ${COMFY_API_KEY}"}}'
openclaw gateway restart
```
OpenClaw では、カスタム `X-API-Key` ヘッダーよりも `Authorization: Bearer` を優先してください。一部の OpenClaw ビルドでは streamable-http トランスポートでカスタムヘッダーが削除されることがあります。Bearer の方がプロキシをより確実に通過します。`COMFY_API_KEY` をシェルプロファイルまたは OpenClaw 環境に設定してください。キーをコミットしないでください。
リモート HTTP トランスポートをサポートする MCP クライアントは、Comfy Cloud に接続できます。サーバー URL は常に `https://cloud.comfy.org/mcp` です。
リモート MCP エントリを追加し、`https://cloud.comfy.org/mcp` を指すようにします。ほとんどのクライアントでは `url` フィールドを含む JSON 設定を使用します:
```json theme={null}
{
"mcpServers": {
"comfy-cloud": {
"url": "https://cloud.comfy.org/mcp"
}
}
}
```
**Windsurf** では `url` の代わりに `serverUrl` を使用します。**Amp** は **Settings → MCP Servers** または `~/.config/amp/settings.json` 内で同じ `mcpServers` 形式を使います。
クライアントが MCP OAuth をサポートしている場合は、プロンプトに従ってブラウザでサインインします。それ以外の場合は API キーヘッダーを追加します（下記参照）。
クライアントを再起動します。**comfy-cloud** サーバーに Comfy Cloud ツール（`search_templates`、`submit_workflow`、`get_output` など）が登録されているはずです。
**ヘッドレス / CI（API キー）:** OAuth が利用できない場合は、[platform.comfy.org/profile/api-keys](https://platform.comfy.org/profile/api-keys) でキーを作成し、`X-API-Key` ヘッダーとして渡します:
```json theme={null}
{
"mcpServers": {
"comfy-cloud": {
"url": "https://cloud.comfy.org/mcp",
"headers": {
"X-API-Key": "comfyui-…"
}
}
}
}
```
ターミナルから Claude Code を使用する場合:
```bash theme={null}
claude mcp add --transport http comfy-cloud https://cloud.comfy.org/mcp -H "X-API-Key: comfyui-…"
```
設定ファイルを Git にコミットする可能性がある場合、キーを直接ハードコーディングする代わりに `${env:COMFY_API_KEY}` やクライアントのシークレット補間を使用することを推奨します。
### エージェントができること
MCP ツールを直接呼び出す必要はありません。エージェントが依頼内容に基づいて適切なツールを選択します。スラッシュコマンドやプロンプト（下記）は、一般的なタスクにエージェントを導くショートカットですが、自然言語でも機能します（「猫の宇宙飛行士の画像を生成して」「この写真をアップスケールして」「Wan 2.2 動画テンプレートを探して」）。
典型的な流れ:
1. **探索**: 利用可能なものを調べます（`search_templates`、`search_models`、`search_nodes`、またはグラフ形式の質問には `cql`）。
2. **実行**: 生成を行います。一致する事前構築済みテンプレートには `run_template`、カスタムワークフローには `submit_workflow`（入力画像が必要な場合は `upload_file` を併用）、Flux、Grok、Gemini、OpenAI、Ideogram、Seedance などのパートナーモデルには `partner_generate` を使用します。
3. **待機と取得**: 出力を待って取得します（`wait_for_job` で待機し、`get_output` がダウンロードコマンドを返すので、エージェントがシェルで実行します）。
サーバーは、ゼロからワークフローを構築する前に[事前構築済みテンプレート](https://comfy.org/workflows) の一致を優先します。その方が、より良い結果をより早く得られる傾向があります。
### クラウド MCP ツール
接続後、エージェントが利用できるツールです。名前は MCP クライアントのログやデバッグ出力に表示されるものと一致します。
**探索**
| ツール | 説明 |
| --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `search_templates` | [comfy.org](https://comfy.org/workflows) の事前構築済みワークフローテンプレートを、テキスト、タグ、メディアタイプ、またはモデルで検索します |
| `get_template` | テンプレートの完全なワークフロー JSON を取得し、検査や手動編集に使用します |
| `get_template_schema` | テンプレートのパラメータのうち、実行時に上書き可能なものを確認します |
| `search_models` | モデルカタログをテキスト、タイプ、ベースモデル、ソースで検索します |
| `search_nodes` | 利用可能なノードをテキスト、カテゴリ、入出力タイプで検索します。**サブグラフブループリント**（Text to Image や Remove Background などの事前配線済みノードグループ）も表示します |
| `get_node` | 特定のノードの完全な入力仕様（すべてのオプションリストを含む）を取得します |
| `cql` | 構造的な質問（例：どのノードが画像を生成するか、ノードタイプ間のパス）に対して [CQL](https://github.com/Comfy-Org/cql) グラフクエリを実行します。特定のノードの完全な入力仕様が必要な場合は `search_nodes` を使用してください |
| `get_prompting_guide` | モデルファミリーごとのプロンプトスタイルと推奨設定（ステップ数、cfg、サンプラー、解像度）を取得します |
**生成**
| ツール | 説明 |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------ |
| `run_template` | 名前で事前構築済みテンプレートを実行します。オプションでパラメータの上書きが可能です。テンプレートが一致する場合に推奨される方法です |
| `submit_workflow` | Comfy Cloud で実行するために ComfyUI API 形式のワークフローを送信します |
| `partner_generate` | パートナー API モデル（Flux/BFL、Grok、Gemini、OpenAI、Ideogram、Seedream/Seedance など）で生成します |
| `upload_file` | ワークフローで使用する入力画像やファイルをアップロードします（例：`LoadImage` で使用） |
| `apply_slots` | ワークフローの内部値にパラメータの上書きを適用し、変更されたワークフローを返します |
**ジョブとバッチ**
| ツール | 説明 |
| --------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- |
| `get_job_status` | 送信されたワークフローの実行状態をポーリングします |
| `wait_for_job` | ポーリングを繰り返す代わりにジョブの完了を待ちます |
| `get_output` | 完了したワークフローから出力画像、動画、または音声を取得します |
| `use_previous_output` | ある実行の出力を別の実行の入力として再利用し、ワークフローを連結します |
| `cancel_job` | 保留中または実行中のジョブをキャンセルします |
| `get_queue` | 実行中および保留中のジョブ数を確認します |
| `submit_batch`、`get_batch_status`、`get_batch_output`、`wait_for_batch` | 1 回の呼び出しで多数の生成を送信し、後でまとめて収集します。バッチ ID はセッションをまたいで有効です |
**保存済みワークフロー**
| ツール | 説明 |
| ---------------------- | --------------------------------------------------- |
| `list_saved_workflows` | Comfy Cloud から保存済みワークフローを参照します |
| `get_saved_workflow` | 保存済みワークフローのノード、入力、カスタマイズ可能な設定を調べます |
| `save_workflow` | ワークフローを Comfy Cloud アカウントに保存します |
| `update_workflow` | 既存のワークフローを新しいバージョンとしてその場で更新します（以前のバージョンは引き続き復元可能です） |
| `run_saved_workflow` | ファイル名で保存済みワークフローを実行します。サーバーがエディター形式から実行可能形式に自動変換します |
**ワークフローの共有**
| ツール | 説明 |
| ------------------------ | --------------------------------------------------- |
| `share_workflow` | 保存済みワークフローを公開し、誰でも開ける `?share=` URL を返します |
| `import_shared_workflow` | 共有 URL または共有 ID をワークフロー JSON に解決し、必要に応じてアカウントに保存します |
**Hub URL 共有 ID:** `comfy.org/workflows/-` ハブ URL 内の末尾のハイフン区切り 16 進数トークンが共有 ID です。例えば、`comfy.org/workflows/topaz-starlight-upscale-1c77e82713b7` の共有 ID は `1c77e82713b7` です。そのトークンを `import_shared_workflow` の `share_id` として渡します。`share_url` パラメータは `?share=` クエリ URL（例：`https://cloud.comfy.org/?share=...`）のみ受け付け、ハブページ URL は受け付けません。
**アプリとリンク**
| ツール | 説明 |
| ------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| `create_app` | 保存済みワークフローを App Mode アプリに変換します。選択した入出力を持つ「このワークフローを実行」ビューです |
| `get_app_mode_url` | ワークフローを実行可能なアプリとして開く安定したリンクを取得します |
| `get_workflow_canvas_url` | ワークフローを Comfy Cloud キャンバス上で直接開き、表示・編集・実行がすぐに行えるリンクを取得します |
**アカウントとセッション**
| ツール | 説明 |
| ------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `get_billing_status` | クレジット残高、サブスクリプションのプラン、請求リンクを確認します |
| `get_server_info` | エージェントが到達したサーバーを確認します：環境、ホスト、バージョン、認証状態 |
| `submit_feedback` | ベータフィードバックアンケートのリンクを取得します |
| `report_session_summary` | 匿名化されたセッションサマリーを Comfy チームと共有します。**あなたの明示的な同意がある場合のみ**行われます。エージェントはまず確認を求め、プロンプト、ファイルパス、個人情報は一切含まれません |
**プロンプト（Claude Desktop）**
Claude Desktop は Claude Code のスラッシュコマンドをサポートしていません。代わりに、同じワークフロー用の**プロンプトピッカー**を開いてください:
| プロンプト | 説明 |
| ------------------- | ------------------------------ |
| `generate-image` | テキスト説明から画像を生成します |
| `generate-video` | テキストまたは画像から動画を生成します |
| `generate-audio` | 音声、音楽、効果音を生成します |
| `generate-3d` | テキストまたは画像から 3D モデルを生成します |
| `upscale-image` | 画像を高解像度にアップスケールします |
| `remove-background` | 画像から背景を削除します |
| `search-templates` | 事前構築済みワークフローテンプレートを検索します |
| `search-models` | モデル（checkpoint、LoRA、VAE）を検索します |
| `search-nodes` | ノードを検索し、配線の提案を取得します |
| `help` | ComfyUI Cloud で何ができるかを確認します |
プロンプトをスキップして自然言語で依頼することもできます。MCP ツールは同様に動作します。
### クレジットと利用料金
探索は無料です: `search_templates`、`search_models`、`search_nodes` は [Comfy アカウント](https://cloud.comfy.org) だけで動作します。生成の実行には有効な Comfy Cloud サブスクリプションが必要です。クレジットやチャージ残高だけではアクセスできません。未使用のクレジットがあっても、生成を実行するには有効なサブスクリプションが必要です。
### アップロードとダウンロード
MCP サーバーはクラウド上で動作し、MCP 自体はあなたのマシンにファイルを書き込みません。生成が完了すると、エージェントが `get_output` を呼び出し、次のものを返します:
1. **一時的な署名付きダウンロード URL**（短い有効期間）。
2. すぐに実行できる**シェルコマンド**（macOS と Linux では `curl`、Windows では `curl.exe`）。
エージェントはそのコマンドをシェルで実行する必要があります。コマンドには出力先のパスとファイル名が含まれています。
返されたコマンドは**そのまま**実行してください。署名付き URL を再エンコードしたり編集したりしないでください。署名はクエリ文字列に含まれており、URL が変更されると無効になります。
MCP クライアントがシェルコマンドを実行できない場合（一部の GUI 専用設定など）は、コマンドをコピーしてターミナルで自分で実行してください。
アセットのアップロードとダウンロードはクライアントのファイルアクセスに依存します。Claude Desktop や他のエージェントクライアントがアセットのアップロードやダウンロードで問題が発生した場合、エージェントのローカルファイルディレクトリへのアクセスに関係している可能性があります。Claude ユーザーには、より多くの機能を備えた **Claude Code**（デスクトップアプリまたはターミナル）を推奨します。同様に、他のエージェントファミリーでも、コーディングエージェントの方がウェブチャット版よりも通常優れています。
### 既知の制限
Comfy Cloud MCP はアーリーリリースです。以下の制限は既知のものであり、現在対応が進められています:
**ワークフロー**
* **`submit_workflow` で生成されたアセットには、ワークフローのメタデータが埋め込まれない可能性があります。** ComfyUI で開いたときに元のワークフローが再現されないことがあります。
* **ワークフローの構築精度はエージェントの正確さに依存します。** 複雑なマルチノードワークフローでは、再試行や調整が必要になる場合があります。
**ファイルの取り扱い**
* **出力の取得にはシェルでのダウンロード手順が必要です。** [アップロードとダウンロード](#アップロードとダウンロード) を参照してください。
* **アップロードサイズの制限**は、使用する MCP クライアントによって適用される場合があります。クライアントによっては、ファイルアップロードに独自の制限を課すものもあります。
**認証**
* **OAuth または API キー。** Claude Code と Claude Desktop では、1 回限りのブラウザ OAuth フローを使用します。**Cursor** では MCP 設定に Comfy Cloud API キーが必要です（OAuth 非対応）。その他のヘッドレスクライアントでは、代わりに `X-API-Key` ヘッダーで Comfy Cloud API キーを渡せます。ブラウザを開けないクライアント向けのデバイスコード OAuth フローが計画されています。
## ローカル Comfy MCP 接続
オープンソースの接続です。クライアントがあなたのマシン上でサーバーを起動し、そこにインストールされている ComfyUI を操作します。
[**comfy-mcp**](https://github.com/Comfy-Org/comfy-mcp) は Comfy の**ファーストパーティローカル MCP サーバー**です。AI エージェント（Claude Code、Claude Desktop、Cursor、その他の MCP クライアント）から**ローカル** ComfyUI インストールを操作する公式の方法です。
クラウドやパートナーサーバーとは異なり、**自分のマシン**上で動作する ComfyUI と通信するため、あなたのワークフローを実行したり、インストールに実際に含まれるノード、カスタムノード、モデルを検査したりできます。
**最速のセットアップ: エージェントに任せましょう。** AI クライアントに `https://docs.comfy.org/agent-tools/mcp#installation` を貼り付けて、ローカル接続のセットアップを依頼してください。
### 要件
* **Python 3.10+**
* **[comfy-cli](https://github.com/Comfy-Org/comfy-cli)** を `PATH` 上にインストール（`pip install comfy-cli`）。すべてのツールがラップするエンジンです
* **ComfyUI ワークスペース**。ない場合は `comfy install` で作成します（既存のチェックアウトは `comfy set-default ` で動作します）
* **稼働中の ComfyUI**。ツールを使用する前に `comfy launch` で起動してください。ここで暗黙的に ComfyUI が起動することはありません
***
### インストール
[リポジトリ](https://github.com/Comfy-Org/comfy-mcp) をチェックアウトした状態で:
```bash theme={null}
pip install comfy-mcp
```
これにより `comfy-mcp` コンソールスクリプトが `PATH` 上に追加されます。そのコマンドが MCP サーバーです（stdio 経由で MCP を扱います）。下記で AI クライアントをそれに接続します。
**`COMFY_BIN`（オプション）。** MCP クライアントはサーバーを独自の環境で起動しますが、その環境には通常、シェルの `PATH` が**含まれていません**。`comfy` が virtualenv や標準的でない場所にある場合は、`COMFY_BIN` にその絶対パスを設定してください（例：`/path/to/venv/bin/comfy`）。以下のすべてのクライアント例で設定場所を示しています。クライアントがサーバーを起動する環境で `comfy` が既に利用可能なら、この設定は不要です。
***
### 手動設定
すべてのクライアントは同一の MCP stdio 契約を使用します: `comfy-mcp` コマンドをサーバーとして実行します。クライアントを選択してください:
`claude_desktop_config.json` を編集します（Settings → Developer → Edit Config。macOS では `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json` にあります）。サーバーを追加してから Claude Desktop を再起動します:
```json theme={null}
{
"mcpServers": {
"comfy-mcp": {
"command": "comfy-mcp",
"env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
}
}
}
```
1 つのコマンドでサーバーを登録します:
```bash theme={null}
claude mcp add comfy-mcp -e COMFY_BIN=/path/to/venv/bin/comfy -- comfy-mcp
```
または、リポジトリルートに `.mcp.json` を置いてプロジェクトにチェックインします:
```json theme={null}
{
"mcpServers": {
"comfy-mcp": {
"command": "comfy-mcp",
"env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
}
}
}
```
`~/.cursor/mcp.json`（グローバル）または `.cursor/mcp.json`（プロジェクトごと）にサーバーを追加します:
```json theme={null}
{
"mcpServers": {
"comfy-mcp": {
"command": "comfy-mcp",
"env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
}
}
}
```
***
### クイックスタート
ゼロから生成済み画像まで:
```bash theme={null}
git clone https://github.com/Comfy-Org/comfy-mcp
cd comfy-mcp
pip install "comfy-cli>=1.14.0" # the engine
comfy install # create a ComfyUI workspace (skip if you have one)
pip install comfy-mcp # this MCP server → the `comfy-mcp` command
```
```bash theme={null}
comfy launch
```
上記のクライアント用スニペットを使用し、ツールが表示されるようにクライアントを再起動 / リロードします。
例えば:
> "Confirm my local ComfyUI is running, then run the workflow at `~/workflows/txt2img.json` and show me the image."
内部的に、エージェントは `server_info` を呼び出して ComfyUI の稼働を確認し、`run_workflow` でワークフロー JSON を実行し、`fetch_outputs` で結果を取得します。
***
### ツール
各ツールは `comfy-cli` コマンドに対応しており、`--where local` を指定して実行します。主なツール:
| ツール | 目的 |
| ------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------- |
| `server_info()` | ローカル ComfyUI が稼働中か、場所、使用しているワークスペースを返します。**最初に呼び出してください。** |
| `run_workflow(workflow_path, wait=True)` | ワークフロー JSON を実行します。`wait=False` にすると非同期で送信され、`prompt_id` を返します。 |
| `job_status` / `wait_for_job` / `watch_job` | 送信されたジョブをポーリング、待機、またはストリームします。 |
| `fetch_outputs(prompt_id, out_dir)` | 完了したジョブの出力を `out_dir` にコピーします。 |
| `launch_comfyui` / `stop_comfyui` | ローカル ComfyUI を起動または停止します。 |
| `search_templates` / `fetch_template` | 組み込みテンプレートを検索し、実行可能なワークフロー JSON を書き出します。 |
| `search_nodes` / `get_node` / `list_nodes` | **稼働中のローカル** インストール（カスタムノードを含む）のノードクラスを検査します。 |
| `search_models` | ディスク上のモデルファイルを一覧表示します。 |
| `validate_workflow` | 低速な実行の前に、稼働中の `object_info` に対してワークフローを事前検証します。 |
ノードのイントロスペクションとモデル検索は、**稼働中のインストール**（カスタムノードを含む）を参照します。これがクラウド接続とのローカルの違いです。ツールの完全な一覧とリファレンスについては [リポジトリ](https://github.com/Comfy-Org/comfy-mcp) を参照してください。
***
## 関連リソース
| リソース | 用途 |
| ------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [Comfy Skills](https://github.com/Comfy-Org/comfy-skills/) | Claude Code プラグインマーケットプレイスとコミュニティスキルライブラリ。上で使用している **comfy-cloud** プラグインはここで配布されています。Comfy ワークフロー用のスキルを参照したり、追加したりできます。 |
| [Comfy Cloud on ClawHub](https://clawhub.ai/comfy-org/skills/comfy) | ホストされた Comfy Cloud MCP サーバー向け OpenClaw スキル（`openclaw skills install @comfy-org/comfy`）。 |
| [Comfy CLI](/ja/agent-tools/cli) | ローカル ComfyUI のインストール / 起動や、スクリプトや CI からホストされたパートナーノードを呼び出すためのコマンドラインツール（`comfy generate`、ベータ版）。ターミナルや自動化のワークフローが必要な場合に MCP を補完します。 |
| [Share a workflow on Comfy Cloud](/ja/cloud/share-workflow) | Comfy Cloud UI からワークフローを共有します（MCP の `share_workflow` ツールはエージェントセッションから同様の操作を行います）。 |
## 関連: Comfy アプリ内エージェント
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## フィードバック
Comfy MCP はパブリックベータです。ぜひ試してみて、うまくいっている点や改善すべき点をお知らせください:
* **[Feedback survey](https://links.comfy.org/cloudmcpbeta)**: バグの報告、機能のリクエスト、一般的なご感想の共有。
* **Discord**: ご質問やディスカッションは Comfy Discord の [#comfy-mcp-and-cli](https://discord.gg/xWJn6nhE3R) チャンネルで。
## よくある質問
### はじめに
MCP互換のクライアントならどれでも利用できます。
**クラウド接続**にはリモートHTTPサポートが必要です。**Claude Code**、**Claude Desktop**、**Cursor**、**Codex**、**OpenClaw**は上記でファーストクラスのセットアップが提供されています。**Windsurf**、**Amp**などは同じURLをOAuthまたはAPIキーで使用します。
**ローカル接続**には、ローカルのstdioサーバーをサブプロセスとして起動できるクライアントが必要です。ブラウザベースのクライアントは対象外です。[claude.ai](https://claude.ai)とChatGPTはリモートコネクタのみを受け付けます。
クラウド接続は`https://cloud.comfy.org/mcp`で動作します。
ローカル接続にはURLがありません。クライアントが`comfy-mcp`コマンドを直接起動し、stdioを介して通信します。
はい。[Local Comfy MCP Connection](#ローカル-comfy-mcp-接続)がそれです。お使いのマシンにインストール済みのComfyUIを操作するので、エージェントは実際に持っているモデル、LoRA、カスタムノードを認識し、GPU上で実行します。
はい、可能です。ComfyUIをローカルで実行している場合は、両方の接続をお勧めします。ほとんどのクライアントは2つのMCPサーバーを問題なくホストでき、エージェントがそれらを混同せずに管理します。各接続は独自のワークフローを実行し、独自の結果を返します。
ただし、2つのサインインは**別々**です。同じComfyアカウントでも、一方でサインインしても他方にはサインインされません。
エージェントに聞いてください。エージェントは何か重い処理を始める前にハードウェアを読み取ります。
**Mac**では、生成にはクラウド接続を使用してください。現在のオープンウェイトのモデルは大きく、Apple GPUでは実用的な速度で実行できません。**専用グラフィックカードを搭載したPC**では、VRAMが24 GB以上あればビデオを含むほとんどの処理を処理できます。8〜24 GBなら画像には問題ありませんが、ビデオは遅くなるかメモリに収まらない可能性があります。8 GB未満の場合はクラウドを使用してください。
クラウド接続は**パブリックベータ**です。API、ツール、動作は改善の過程で変更される可能性があります。ローカル接続はローカルのComfyUIインストールで利用できます。問題を報告するには[フィードバック](#フィードバック)を参照してください。
### コストとアクセス
ディスカバリーは両方の接続で無料です。テンプレート、モデル、ノードの検索に必要なのは、Comfyアカウントのみです。
**クラウド接続**では、生成の実行には有効なComfy Cloudサブスクリプションが必要です。新規ユーザーは無料で5回実行できます。**ローカル接続**では、実行はお使いのハードウェア上で行われるため無料です。ただし、1つだけ例外があります。パートナーモデルはパートナーインフラストラクチャ上で実行され、クレジットを消費します。
OAuthをサポートするインタラクティブクライアント（Claude Code、Claude Desktop、Codex、OpenClawなど）では必要ありません。
**Cursor**では、MCP設定にComfy CloudのAPIキーが必要です。CursorにはまだMCP OAuthがありません。ブラウザのないヘッドレス環境やCIセットアップでもAPIキーが必要です。詳しくは、[クラウド接続を設定する](#クラウド接続のセットアップ)の**Cursor**タブと**その他のクライアント**タブを参照してください。
### 使用方法
MCPツールを自分で呼び出す必要はありません。エージェントがあなたの依頼内容に基づいてツールを選択します。通常、エージェントは利用可能なものを**探索**し（`search_templates`、`search_models`、`search_nodes`）、生成を**実行**し、出力を**待機して取得**します。[エージェントができること](#エージェントができること)を参照してください。
**クラウド接続**の場合、サーバーがあなたのマシンに書き込むことはありません。`get_output`は一時的な署名付きURLと、エージェントがシェルで実行できるダウンロードコマンドを返します。[アップロードとダウンロード](#アップロードとダウンロード)を参照してください。
**ローカル接続**の場合、ComfyUIはワークスペースの`output/`ディレクトリに書き込み、`fetch_outputs(prompt_id, out_dir)`は完了したジョブのファイルを指定した場所にコピーします。
元に戻す必要はありません。最初の接続に加えて、2番目の接続を追加するだけです。
**ローカル → クラウド**の場合（クラウドGPUやパートナーモデルが必要な場合）：エージェントにサインインを依頼し、`https://cloud.comfy.org/mcp`をクライアントに追加します。
**クラウド → ローカル**の場合（自分のモデルやカスタムノードを使用したい場合）：ComfyUIとローカルサーバーをインストールし、クライアントをローカルサーバーに向けます。このほとんどはエージェントが代行できます。
エージェントに依頼するだけです。両方の接続を追加したら、「これはComfy Cloudで実行して」「これはローカルで実行して」のように、ジョブを実行する場所を指定します。エージェントが正しい接続を使用します。切り替えるモードはなく、実行のたびに再設定するものもありません。
ワークフローがお使いのマシンには重すぎることが判明した場合、エージェントがそのことを伝え、代わりにComfy Cloudで実行することを提案できます。また、接続が1つしか設定されていない場合は、もう片方を追加するように依頼してください。[クラウド接続のセットアップ](#クラウド接続のセットアップ)または[ローカルComfy MCP接続](#ローカル-comfy-mcp-接続)を参照してください。
**クラウド接続**の場合、何もする必要はありません。ホストされているため、常に最新バージョンが使用されます。
**ローカル接続**の場合、エージェントに処理を依頼してください。その後、**クライアントを再起動**するか、新しいセッションを開始してください。MCPサーバーはセッション開始時に読み込まれるため、再起動しない限り、実行中のサーバーは古いバージョンを提供し続けます。
### トラブルシューティング
いいえ。スラッシュコマンドは Claude Code プラグインに同梱されています。Claude Desktop は同じ MCP サーバーに接続します。ツールは、自然な言葉で質問するか、プロンプトピッカーを使用すれば機能します。ただし、Claude Code プラグインやスラッシュコマンドはサポートしていません。
`/comfy` や `/cloud` というコマンドは存在しません。コマンドは、接続方法に応じて、次の2つのプレフィックスのいずれかで表示されます：
* **プラグイン（推奨）：** `/comfy-cloud:generate-image`、`/comfy-cloud:generate-video`、… `/comfy-cloud:` と入力するとすべて表示されます。
* **直接接続（プラグインなし）：** `/mcp__comfy-cloud__generate-image`、… `/mcp__` と入力すると表示されます。
どちらの場合も、自然な言葉で質問するだけで構いません（「…の画像を生成して」など）。MCP ツールはモデルが呼び出すもので、スラッシュコマンドは必要ありません。
Claude Code では、`/mcp` を実行して **comfy-cloud** を選択し、**認証** をクリックします。Claude Desktop では、**カスタマイズ → コネクタ** からコネクタを開き直し、サインインを開始します。