我自己写文章的时候，找图片是我比较头疼的事情，我想着能不能边写文章，然后聊个天就给我图片生成好了。有没有那么一个工具能在聊天的时候就能给我生成图片，但是没有找到合适的趁手的工具，于是我就开始研究ComfyUI能否接入进来，花了两天时间于是就有了这个项目。这个项目90%代码由AI生成的。用MCP生成MCP带来的无限可能🐵，给大家介绍一下这个超实用的MCP工具。

✨ 项目亮点

ComfyUI MCP图像生成服务，它能让你轻松调用本地ComfyUI实例生成精美图片！可以自定义comfyui的workflow，然后通过MCP进行调用即可。如果你会写comfyui生图工作流的话，那就更丝滑，不会也没有关系，可以去LIBLIB AI这个网站找。然后下载到本地comfyui中，你需要保证你下的这个工作流能在你本地正常运行，然后导出(API)的JSON格式，并放入到项目的workflows目录中，就可以使用了。

核心功能

• 🚀 一键生图：通过简单API调用生成高质量图像
• 🔧 参数自定义：支持动态调整提示词、尺寸等工作流参数
• 📦 多工作流支持：内置多种风格模板，满足不同创作需求
• 💻 本地部署：保护隐私的同时享受高性能生成体验

🛠️ 涉及技术点

项目基于 Model Context Protocol (MCP) 协议开发，主要包含：

1. ComfyUI客户端：负责与本地ComfyUI实例通信
2. MCP服务层：提供标准化的API接口
3. 工作流管理：支持动态加载多种工作流模板

🌈 效果展示

使用t2image_bizyair_flux工作流生成的插画风格作品

🚀 快速上手

0.前提

• Python 3.13+
• ComfyUI下载安装地址

1. 环境准备

安装uv环境管理工具

# On macOS and Linux.
$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# On Windows.
$ powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. 项目部署

# 克隆项目
git clone https://github.com/zjf2671/hh-mcp-comfyui.git

# 进入项目目录
cd hh-mcp-comfyui

# 初始化虚拟环境
uv venv

# 激活虚拟环境
.venv\Scripts\activate

# 安装依赖
uv sync

3. Cherry Studio、Cline、Cursor等客户端的MCP服务安装使用方式

{
  "mcpServers": {
    "hh-mcp-comfyui": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "项目绝对路径（例如：D:/hh-mcp-comfyui/src/hh）",
        "run",
        "server.py"
      ]
    }
  }
}

🎯 适用场景

• 🎨 设计师：快速生成设计素材
• 📱 产品经理：制作产品原型图素材
• ✍️ 内容创作者：为文章配图
• 🧑‍💻 开发者：集成到自己的应用中

📌 使用技巧

1. 更换工作流：将自定义工作流导出(API)的JSON放入src/hh/workflows目录
2. 批量生成：通过API实现自动化生图流程

💡 进阶玩法

调整参数：修改server.py中的工具定义

🔗 相关资源

• 本项目GitHub地址

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