comfyui-mcp: ComfyUI per MCP-Server und Agent Panel steuern

Was comfyui-mcp v0.52.146 für ComfyUI-Anwender tut

comfyui-mcp ist ein TypeScript-Projekt von artokun, das einen MCP-Server für ComfyUI bereitstellt und im README als lokal orientierte, agenten-native Steuerungsebene bezeichnet wird. Es dient dazu, eine laufende ComfyUI-Instanz über natürliche Sprache zu bedienen: Graphen aufbauen und im Betrieb umbauen, Workflows ausführen, Modelle und Custom Nodes verwalten. Das npm-Paket heißt comfyui-mcp, gestartet wird es über npx, ein Klonen des Repositories ist laut README nicht erforderlich. Die Lizenz ist MIT.

Als Zielumgebungen nennt das Projekt eine lokale ComfyUI-Installation auf macOS, Linux oder Windows, zusätzlich LAN, VPS und Comfy Cloud. Installation und Port werden automatisch erkannt. Das ist der Punkt, an dem sich das Paket von einem reinen Relais unterscheidet: Es will ComfyUI bedienen, nicht nur einen Prompt durchreichen.

COMFYUI_URL, COMFYUI_PATH und die drei Bereitstellungsmodi von comfyui-mcp

Die Konfiguration läuft über Umgebungsvariablen und eine Konfigurationsdatei. COMFYUI_URL richtet den Server auf eine bestimmte Instanz, COMFYUI_PATH setzt die Suche nach dem Installationsverzeichnis außer Kraft, COMFYUI_API_KEY schaltet den Modus für Comfy Cloud ein, COMFYUI_AUTH_TOKEN bedient eine selbst gehostete Instanz hinter einem Reverse-Proxy. Für den Fernzugriff kommen COMFYUI_MCP_HTTP_TOKEN und das Flag --tunnel hinzu.

Der Eintrag für Claude Code in ~/.claude/settings.json sieht laut README so aus: Unter mcpServers wird ein Schlüssel comfyui angelegt, command ist npx, args enthält -y und comfyui-mcp, in env liegt CIVITAI_API_TOKEN als leerer String. Die Port-Erkennung fragt nach Angabe des Projekts zuerst 8188 und danach 8000 ab und prüft die üblichen Installationspfade je Betriebssystem. Im Remote-Modus wird die Suche nach COMFYUI_PATH übersprungen, damit eine veraltete lokale Installation nicht in die Quere kommt.

38 Werkzeuge, 42 Skills und die widersprüchlichen Zählungen

Das README beziffert den Umfang mit 38 MCP-Werkzeugen, 42 KI-Fähigkeiten, 56 Installer-Paketen, 11 Slash-Befehlen, 4 autonomen Agenten und 3 Hooks. Die Kurzbeschreibung im Repository nennt abweichend 108 Werkzeuge und 29 Fähigkeiten. Beide Zahlen stehen im selben Material nebeneinander, was bei einem Paket, das über npx ohne Clone bezogen wird, praktisch relevant ist: Die verfügbare Werkzeugmenge hängt vom geladenen Stand ab.

Dass die Angaben auseinanderlaufen, passt zur Release-Frequenz. Aufgelistet sind v0.52.146, v0.52.145 und v0.52.144, alle drei vom 27. und 28. August 2026. Die Versionsnummer beginnt mit einer Null, das Projekt steht damit ausdrücklich vor 1.0. Wer eine Werkzeugliste für einen festen Ablauf einplant, sollte sie gegen die Ausgabe des laufenden Servers abgleichen und nicht gegen die Zahl im Banner.

model-settings.json: Sampler-Presets pro Modellfamilie

Der zweite Teil des Pakets ist gebündeltes Modellwissen. Laut README liegt eine gemeinschaftlich gepflegte Datei model-settings.json mit Voreinstellungen für Sampler, Scheduler, Schrittzahlen und CFG für mehr als zehn Modellfamilien bei. Eigene Überschreibungen landen in model-settings.user.jsonc, die automatisch aus einer Vorlage entsteht. Genannt werden Familien wie Flux, WAN, LTX 2.3, MiniMax H3, Qwen, Z-Image, Ideogram 4, ERNIE und ANIMA.

Der Zweck ist laut README, dem Agenten die Wahl von Sampler, CFG, Auflösung und Modellaufteilung abzunehmen, damit das Ergebnis nicht durch Ausprobieren entsteht. Dazu kommen ein Download-Cache mit inhaltsadressiertem Speicher und eine LLM Arena, die Modelle an realen ComfyUI-Aufgaben bewertet. Wie die Arena bewertet und welche Aufgaben sie nutzt, ist im Material nicht angegeben.

Der ComfyUI Agent Panel und die AgentBackend-Adapter

Neben dem headlosen MCP-Server gibt es den ComfyUI Agent Panel, einen autonomen Agenten in der Seitenleiste von ComfyUI, der über ComfyUI-Manager und das Comfy Registry unter dem Namen comfyui-agent-panel installiert wird. Laut README läuft er mit Claude- oder ChatGPT-Abonnements, mit Gemini über das Google-Login, mit einem lokalen Modell über Ollama oder mit gehosteten Modellen über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt. Ein Orchestrator fasst die Anbieter über einen AgentBackend-Port zusammen, mit Adaptern für Claude über das Claude Agent SDK und für Codex über den OpenAI-Codex-App-Server.

Eine Fähigkeitsmatrix soll dafür sorgen, dass Funktionen, die nur ein Backend bietet, geordnet herabgestuft werden. Das Panel fragt nach, bevor kostenpflichtige API-Guthaben verbraucht werden, und bietet Rücksprung sowie ein Rollback.

npx -y comfyui-mcp@latest --tunnel: Fernzugriff und optionale Absicherung

Für entfernte Clients, etwa die Custom Connectors von Claude Desktop, beschreibt das README einen Ein-Befehl-Pfad. Der Aufruf npx -y comfyui-mcp@latest --tunnel erzwingt den HTTP-Transport, erzeugt ein Authentifizierungstoken, öffnet einen cloudflared-Quick-Tunnel und gibt eine https-Adresse mit dem Pfad /mcp samt Token aus. Die Authentifizierung akzeptiert Authorization: Bearer oder X-API-Key, was laut README der Konvention von Comfy Cloud entspricht.

Die Absicherung ist ausdrücklich optional. Ohne COMFYUI_MCP_HTTP_TOKEN und ohne --tunnel bleibt das Verhalten mit stdio oder einfachem HTTP auf Loopback offen und lokal. OAuth nach dem Browser-Verfahren von Comfy ist als spätere Erweiterung angekündigt. Wer den Tunnel dauerhaft betreibt, stellt einen über das Internet erreichbaren Endpunkt her und sollte prüfen, welche Inhalte der eigenen ComfyUI-Instanz darüber erreichbar werden.

Comfy-Org-Tooling und dünne Relais als Alternative zum Lokal-Pfad

Das README verweist selbst auf die Werkzeuge von Comfy-Org: Comfy Cloud MCP in öffentlicher Beta auf Comfy-Cloud-GPUs, den Comfy In-App Agent als private Alpha innerhalb von Comfy Cloud sowie ein Comfy Local MCP in einem nicht öffentlichen Test. Der Unterschied liegt im Ort der Ausführung. Diese Werkzeuge rechnen auf Infrastruktur von Comfy-Org, während comfyui-mcp auf der eigenen Installation mit dem eigenen Modell läuft, wahlweise über Ollama ohne Konto und ohne Netzverbindung. Wer keine eigene GPU besitzt, ist laut README bei Comfy-Org besser aufgehoben.

Als zweite Alternative gelten dünne MCP-Server, die einen Prompt weiterreichen und ein Bild zurückgeben. comfyui-mcp grenzt sich davon ab, indem es den Graphen Knoten für Knoten bearbeitet, Workflows erstellt und Modelle verwaltet. Wer nur gelegentlich ein Bild erzeugen will, braucht diesen Umfang nicht; wer ComfyUI als Werkbank nutzt, bekommt ihn hier in einem Paket.

Redaktionelles Fazit

Geeignet ist comfyui-mcp für Anwender, die eine eigene ComfyUI-Installation betreiben und einem Sprachmodell echten Zugriff auf den Graphen geben wollen, wahlweise über Ollama ohne Konto. Ungeeignet ist es für alle ohne eigene GPU; das README verweist diesen Fall ausdrücklich an die Werkzeuge von Comfy-Org. Als erster Prüfschritt bietet sich an, den Eintrag unter mcpServers in ~/.claude/settings.json anzulegen, einen einfachen Workflow erzeugen zu lassen und danach zu kontrollieren, was in model-settings.user.jsonc landet.

Offizielle Quellen

1. Official documentation
2. Official README
3. Project repository
4. Release notes