Comfy MCP: AI 에이전트를 ComfyUI에 연결

Model Context Protocol(MCP)로 AI 에이전트를 ComfyUI에 연결하세요. 이미지, 비디오, 오디오, 3D를 생성하고 Comfy Cloud 또는 자신의 컴퓨터에서 실제 워크플로를 실행할 수 있습니다.

공개 베타. Comfy MCP는 현재 공개 베타 상태입니다. API, 도구, 동작은 개선 과정에서 변경될 수 있습니다. 문제를 신고하거나 제안을 공유하려면 피드백을 참조하세요.

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개요

Comfy MCP는 Model Context Protocol을 통해 AI 에이전트를 ComfyUI에 연결합니다. 연결이 완료되면 이미지, 비디오, 오디오, 3D를 생성하고 모델, 노드, 템플릿을 검색하며, 에이전트와의 채팅에서 실제 ComfyUI 워크플로를 실행할 수 있습니다.

두 가지 연결을 제공합니다. Comfy Cloud 연결과 로컬 ComfyUI 연결이며, 로컬 연결은 완전한 오픈소스입니다.

아래 내용에서 막히는 부분이 있다면? 가장 좋은 방법은 이 페이지를 에이전트에게 건네고 도움을 요청하는 것입니다.

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어떤 연결을 선택해야 하나요?

새로운 사용자라면 클라우드 연결로 시작하는 것을 권장합니다. 가장 간단한 설정입니다. claude.ai, ChatGPT 또는 Claude Desktop 채팅 앱을 사용 중이라면 클라우드 연결이 더 호환되는 선택입니다.

이미 ComfyUI를 로컬에서 실행하거나 자체 배포 환경에서 운영 중이거나, Claude Code, Cursor, Codex 같은 코딩 에이전트에서 주로 작업한다면 로컬 연결로 시작하세요.

Mac 사용자의 경우, 오픈소스 모델을 실행할 계획이라면 클라우드 연결을 권장합니다. 현재의 오픈웨이트 모델(예: MiniMax H3, LTX-2.3의 로컬 버전)은 크기가 커서 Apple GPU에서 실용적인 속도로 실행되지 않습니다.

두 연결을 동시에 실행하는 것은 일반적이며, 대부분의 클라이언트는 두 개의 MCP 서버를 문제없이 호스팅합니다. 동일한 Comfy 계정에 로그인하지만 별도로 로그인해야 합니다. 하나의 로그인으로 다른 연결을 포함하지 않습니다.

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Comfy Cloud MCP 연결

에이전트를 Comfy Cloud 계정에 연결하는 호스팅 연결입니다. 설치할 필요가 없으며, 워크플로는 Comfy Cloud GPU에서 실행됩니다. Comfy Cloud에 대해 더 알아보려면 Comfy Cloud를 참조하세요.

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클라우드 연결 설정

연결 전에 Comfy Cloud 계정이 필요합니다. 아직 계정이 없다면 가입하기를 클릭하세요. 신규 사용자는 5회 무료 실행을 사용해 볼 수 있습니다. 설정 중 OAuth 로그인은 Comfy 계정을 사용합니다.

Comfy Cloud MCP는 다음 주소에서 실행됩니다:

https://cloud.comfy.org/mcp

클라이언트를 선택하세요:

Claude Desktop

Claude Desktop은 UI를 통해 Comfy Cloud를 사용자 정의 커넥터로 추가한 다음 OAuth 로그인을 실행합니다.

1. Customize 열기

   사이드바에서 Customize(라벨 1)를 클릭하세요.

   
2. Connectors 열기

   Connectors(라벨 2)를 클릭하세요.

   
3. 사용자 정의 커넥터 추가

   1. Connectors 헤더에서 + 버튼(라벨 3)을 클릭하세요.

   2. Add custom connector(라벨 4)를 선택하세요.

      
4. 서버 세부 정보 입력

   1. Name 필드(라벨 5)에 Comfy Cloud MCP와 같은 이름을 입력하세요.

   2. Remote MCP server URL을 https://cloud.comfy.org/mcp(라벨 6)로 설정하세요.

   3. Add(라벨 7)를 클릭하세요.

      
5. 로그인

   1. 브라우저가 열리면 워크스페이스를 선택하세요(예: Personal Workspace).

   2. Continue를 클릭하여 커넥터를 승인하세요. 연결되었습니다.

      

Claude Code

comfy-cloud 플러그인을 설치하세요. MCP 연결과 슬래시 명령을 한 번에 추가합니다. 이 플러그인은 Comfy Skills 저장소를 통해 배포되며, Comfy용 Claude Code 플러그인과 커뮤니티 에이전트 스킬을 호스팅합니다.

1. 마켓플레이스 추가

   Comfy Skills 마켓플레이스를 등록합니다(최초 1회):

   /plugin marketplace add Comfy-Org/comfy-skills
   
2. 플러그인 설치

   /plugin install comfy-cloud@comfy-skills
   
3. 로그인

   /mcp를 실행하고 comfy-cloud → Authenticate를 선택하세요. 브라우저가 열려 로그인되고 토큰이 자동으로 갱신됩니다.

플러그인은 다음 슬래시 명령을 추가합니다:

명령	설명
/comfy-cloud:generate-image	이미지 생성, 편집 또는 수정
/comfy-cloud:generate-video	비디오 생성, 편집 또는 확장
/comfy-cloud:generate-audio	오디오, 음악 또는 사운드 효과 생성
/comfy-cloud:generate-3d	텍스트나 이미지로 3D 모델 생성
/comfy-cloud:remove-background	이미지에서 배경 제거
/comfy-cloud:upscale-image	이미지를 더 높은 해상도로 업스케일
/comfy-cloud:search-templates	comfy.org에서 사전 제작된 워크플로 템플릿 찾기
/comfy-cloud:search-models	사용 가능한 모델 검색
/comfy-cloud:search-nodes	노드 검색 및 연결 제안 받기
/comfy-cloud:help	ComfyUI Cloud로 할 수 있는 작업 확인

플러그인 없이 연결만 원하시나요?

서버를 직접 추가하세요:

claude mcp add --transport http comfy-cloud https://cloud.comfy.org/mcp

그런 다음 /mcp를 실행하고 comfy-cloud → Authenticate를 선택하세요. 모든 프로젝트에서 사용할 수 있도록 -s user를 추가하세요.

이 경로는 여전히 MCP 프롬프트와 동일한 워크플로를 노출합니다: /mcp__comfy-cloud__generate-image, /mcp__comfy-cloud__search-models 등(/mcp__<name>__ 접두사는 claude mcp add에 전달한 이름을 사용합니다). 위 플러그인이 권장되는 이유는 이러한 명령을 더 친근한 /comfy-cloud:* 명령으로 감싸기 때문입니다.

Cursor

Cursor는 HTTP를 통해 원격 MCP 서버에 연결합니다. Cursor는 현재 MCP OAuth를 지원하지 않습니다. MCP 구성에 Comfy Cloud API 키와 함께 Comfy Cloud를 추가하세요.

1. Cursor Settings 열기

   오른쪽 위 모서리의 Settings 톱니바퀴를 클릭하세요(라벨 1).

   
2. Tools & MCP 열기

   1. 사이드바에서 Tools & MCPs(라벨 2)를 클릭하세요.

   2. + New MCP Server(라벨 3) → Add a Custom MCP Server를 클릭하세요.

      
3. API 키 추가

   ~/.cursor/mcp.json(글로벌) 또는 .cursor/mcp.json(프로젝트)을 편집하세요. 서버 URL을 설정하고 X-API-Key 헤더에 Comfy Cloud API 키를 전달하세요. platform.comfy.org/profile/api-keys에서 키를 생성하세요(comfyui-로 시작):

   {
     "mcpServers": {
       "comfy-cloud": {
         "url": "https://cloud.comfy.org/mcp",
         "headers": {
           "X-API-Key": "${env:COMFY_API_KEY}"
         }
       }
     }
   }
   

   셸 또는 시스템 환경에 COMFY_API_KEY를 설정하세요. Git에 커밋할 수 있는 파일에 키를 하드코딩하는 대신 ${env:COMFY_API_KEY}를 사용하는 것이 좋습니다.

   
4. 생성 시작

   평범한 언어로 요청하세요(“고양이 우주 비행사 이미지 생성”, “Wan 2.2 비디오 템플릿 찾기”). Cursor가 대신 MCP 도구를 호출합니다.

Codex

Codex는 Streamable HTTP를 통해 Comfy Cloud에 연결됩니다. Settings에서 서버를 추가한 후 OAuth로 로그인합니다.

1. 설정 패널 열기

   1. Logged in with API key 아래의 Settings(라벨 1)를 클릭하세요.

   2. Settings(라벨 2)를 클릭하여 전체 설정 패널을 엽니다.

      
2. MCP 서버 설정 열기

   1. 설정 목록에서 MCP servers(라벨 3)를 클릭하세요.

   2. + Add server(라벨 4)를 클릭하여 새 MCP 서버를 추가합니다.

      
3. Comfy Cloud에 연결

   1. 연결 유형으로 Streamable HTTP를 선택합니다.

   2. Name 필드(라벨 5)에 Comfy Cloud MCP 같은 이름을 입력합니다.

   3. URL 필드(라벨 6)에 https://cloud.comfy.org/mcp URL을 입력합니다.

   4. Save(라벨 7)를 클릭합니다.

      
4. Authenticate

   1. 저장된 서버 항목에서 Authenticate(라벨 8)를 클릭합니다.

      

   2. 브라우저 팝업에서 워크스페이스를 선택하고 Continue를 클릭하여 로그인을 완료합니다. 연결되었습니다.

      

평범한 언어로 요청하세요(“고양이 우주 비행사 이미지 생성”, “Wan 2.2 비디오 템플릿 찾기”). Codex가 대신 MCP 도구를 호출합니다.

대신 CLI를 선호하시나요?

터미널에서 등록하고 로그인하세요:

codex mcp add comfy-cloud --url https://cloud.comfy.org/mcp
codex mcp login comfy-cloud

이 명령은 ~/.codex/config.toml(신뢰할 수 있는 프로젝트에서는 .codex/config.toml)에 항목을 기록합니다.

OAuth 대신 API 키(헤드리스 또는 CI)

브라우저를 사용할 수 없는 경우, 환경 변수에서 가져온 헤더와 함께 서버를 추가하세요. platform.comfy.org/profile/api-keys에서 키를 생성하세요(comfyui-로 시작). 그런 다음 ~/.codex/config.toml에 추가하세요:

[mcp_servers.comfy-cloud]
url = "https://cloud.comfy.org/mcp"
env_http_headers = { "X-API-Key" = "COMFY_API_KEY" }

셸 또는 시스템 환경에 COMFY_API_KEY를 설정하세요. 키를 버전 관리에 커밋하지 마세요.

OpenClaw

ClawHub에서 Comfy Cloud 스킬을 설치하세요. OpenClaw를 호스팅된 MCP 서버(cloud.comfy.org/mcp)에 연결합니다. 클라우드 전용이며, 로컬 ComfyUI 설치를 구동하지 않습니다.

1. 스킬 설치

   openclaw skills install @comfy-org/comfy
   

   스킬 페이지: clawhub.ai/comfy-org/skills/comfy.

2. OAuth로 연결(권장)

   MCP 서버를 등록하고 Comfy 계정으로 로그인하세요:

   openclaw mcp set comfy '{"url":"https://cloud.comfy.org/mcp","transport":"streamable-http","auth":"oauth"}'
   openclaw mcp login comfy
   openclaw gateway restart
   

   openclaw mcp login은 인증 URL을 출력합니다. URL을 열어 로그인하고 CLI의 안내에 따라 흐름을 완료하세요(--code 값과 함께 다시 실행하라는 요청이 있을 수 있습니다). openclaw mcp status --verbose로 확인하세요.

   auth: "oauth"가 설정되면 OpenClaw는 해당 서버 항목의 정적 headers를 무시합니다. OAuth와 하드코딩된 API 키 헤더를 결합하지 마세요.

3. 생성 시작

   평범한 언어로 요청하세요(“고양이 우주 비행사 이미지 생성”, “Wan 2.2 비디오 템플릿 찾기”). OpenClaw가 대신 MCP 도구를 호출합니다.

OAuth 대신 API 키(헤드리스 또는 CI)

platform.comfy.org/profile/api-keys에서 키를 생성하세요(comfyui-로 시작), 내보낸 다음 서버를 등록하세요:

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

OpenClaw에서는 사용자 정의 X-API-Key 헤더보다 Authorization: Bearer를 선호하세요. 일부 OpenClaw 빌드는 streamable-http 전송에서 사용자 정의 헤더를 삭제합니다. Bearer는 프록시를 더 안정적으로 통과합니다. COMFY_API_KEY를 셸 프로필이나 OpenClaw 환경에 넣으세요. 키를 커밋하지 마세요.

Other clients

원격 HTTP 전송을 지원하는 모든 MCP 클라이언트는 Comfy Cloud에 연결할 수 있습니다. 서버 URL은 항상 https://cloud.comfy.org/mcp입니다.

1. 서버 URL 추가

   https://cloud.comfy.org/mcp를 가리키는 원격 MCP 항목을 추가하세요. 대부분의 클라이언트는 url 필드가 있는 JSON 설정을 사용합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "comfy-cloud": {
         "url": "https://cloud.comfy.org/mcp"
       }
     }
   }
   

   Windsurf는 url 대신 serverUrl을 사용합니다. Amp는 Settings → MCP Servers 또는 ~/.config/amp/settings.json에서 동일한 mcpServers 형태를 사용합니다.

2. Authenticate

   클라이언트가 MCP OAuth를 지원하면 메시지가 표시될 때 브라우저를 통해 로그인하세요. 그렇지 않으면 API 키 헤더를 추가하세요(아래 참조).

3. 재시작 및 확인

   클라이언트를 재시작하세요. comfy-cloud 서버 아래에 Comfy Cloud 도구(search_templates, submit_workflow, get_output 등)가 등록되어 있어야 합니다.

헤드리스 / CI(API 키): OAuth를 사용할 수 없는 경우, platform.comfy.org/profile/api-keys에서 키를 생성하고 X-API-Key 헤더로 전달하세요:

{
  "mcpServers": {
    "comfy-cloud": {
      "url": "https://cloud.comfy.org/mcp",
      "headers": {
        "X-API-Key": "comfyui-…"
      }
    }
  }
}

터미널에서 Claude Code의 경우:

claude mcp add --transport http comfy-cloud https://cloud.comfy.org/mcp -H "X-API-Key: comfyui-…"

Git에 커밋하는 설정 파일에 키를 하드코딩하는 대신 ${env:COMFY_API_KEY} 또는 클라이언트의 비밀 보간(interpolation)을 사용하는 것이 좋습니다.

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에이전트로 할 수 있는 일

MCP 도구를 직접 호출하지 않습니다. 에이전트가 사용자의 요청에 따라 적절한 도구를 선택합니다. 슬래시 명령과 프롬프트(아래 참조)는 에이전트를 일반적인 작업으로 유도하는 단축키이지만, 평범한 언어로도 사용할 수 있습니다(“고양이 우주 비행사 이미지 생성”, “이 사진을 업스케일해줘”, “Wan 2.2 비디오 템플릿 찾아줘”).

일반적인 흐름:

1. 사용 가능한 항목을 탐색합니다(search_templates, search_models, search_nodes, 그래프 스타일 문의에는 cql 사용).
2. 생성을 실행합니다: 일치하는 사전 제작 템플릿에는 run_template, 사용자 정의 워크플로에는 submit_workflow(입력 이미지가 필요할 때는 upload_file 사용), Flux, Grok, Gemini, OpenAI, Ideogram, Seedance와 같은 파트너 모델에는 partner_generate를 사용합니다.
3. 출력을 대기하고 가져옵니다(wait_for_job 후 get_output이 에이전트가 셸에서 실행하는 다운로드 명령을 반환합니다).

서버는 처음부터 워크플로를 구축하기보다 사전 제작 템플릿을 일치시키는 것을 선호하며, 이는 일반적으로 더 빠르고 더 나은 결과를 생성합니다.

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클라우드 MCP 도구

연결되면 에이전트가 액세스할 수 있는 도구입니다. 이름은 MCP 클라이언트 로그 및 디버깅 출력에 표시되는 것과 일치합니다.

탐색

도구	설명
search_templates	comfy.org에서 텍스트, 태그, 미디어 유형 또는 모델별로 사전 제작된 워크플로 템플릿 검색
get_template	검사하거나 직접 편집할 수 있도록 템플릿의 전체 워크플로 JSON 가져오기
get_template_schema	런타임에 오버라이드할 수 있는 템플릿의 파라미터 확인
search_models	텍스트, 유형, 베이스 모델 또는 소스별로 모델 카탈로그 검색
search_nodes	텍스트, 카테고리 또는 입력/출력 유형별로 사용 가능한 노드 검색. 서브그래프 블루프린트(Text to Image 또는 Remove Background와 같은 사전 배선된 노드 그룹)도 표시
get_node	특정 노드의 전체 입력 사양 가져오기(전체 옵션 목록 포함)
cql	구조적 질문(예: 어떤 노드가 이미지를 생성하는지, 또는 노드 유형 간 경로)을 위해 CQL 그래프 쿼리 실행. 특정 노드의 전체 입력 사양이 필요하면 search_nodes 사용
get_prompting_guide	모델 제품군별 프롬프트 스타일과 권장 설정(스텝, cfg, sampler, 해상도)

생성

도구	설명
run_template	이름으로 사전 제작된 템플릿 실행(선택적으로 파라미터 오버라이드). 템플릿이 적합한 경우 선호되는 경로
submit_workflow	ComfyUI API 형식의 워크플로를 Comfy Cloud에서 실행하도록 제출
partner_generate	파트너 API 모델(Flux/BFL, Grok, Gemini, OpenAI, Ideogram, Seedream/Seedance 등)로 생성
upload_file	워크플로에서 사용할 입력 이미지 또는 파일 업로드(예: LoadImage 사용)
apply_slots	워크플로의 내부 값에 파라미터 오버라이드 적용 후 수정된 워크플로 반환

작업 및 배치

도구	설명
get_job_status	제출된 워크플로의 실행 상태 폴링
wait_for_job	반복적으로 폴링하지 않고 작업이 완료될 때까지 대기
get_output	완료된 워크플로에서 출력 이미지, 비디오 또는 오디오 가져오기
use_previous_output	한 실행의 출력을 다른 실행의 입력으로 재사용하여 워크플로 연결
cancel_job	대기 중이거나 실행 중인 작업 취소
get_queue	실행 중이거나 대기 중인 작업 수 확인
submit_batch, get_batch_status, get_batch_output, wait_for_batch	한 번의 호출로 여러 생성을 제출하고 나중에 함께 수집. 배치 ID는 세션 간에 유효

저장된 워크플로

도구	설명
list_saved_workflows	Comfy Cloud에서 저장된 워크플로 찾아보기
get_saved_workflow	저장된 워크플로의 노드, 입력 및 사용자 정의 가능한 설정 검사
save_workflow	Comfy Cloud 계정에 워크플로 저장
update_workflow	기존 워크플로를 새 버전으로 바로 업데이트(이전 버전은 복구 가능하게 유지)
run_saved_workflow	파일 이름으로 저장된 워크플로 실행. 서버가 편집기 형식에서 실행 가능 형식으로 자동 변환

워크플로 공유

도구	설명
share_workflow	저장된 워크플로를 게시하고 누구나 열 수 있는 ?share=<id> URL 반환
import_shared_workflow	공유 URL 또는 단순 공유 ID를 워크플로 JSON으로 변환(선택적으로 계정에 저장)

Hub URL 공유 ID: comfy.org/workflows/<slug>-<hex> hub URL에서 뒤에 붙은 하이픈으로 구분된 16진수 토큰이 공유 ID입니다. 예를 들어, comfy.org/workflows/topaz-starlight-upscale-1c77e82713b7의 공유 ID는 1c77e82713b7입니다. 이 토큰을 import_shared_workflow에 share_id로 전달하세요. share_url 매개변수는 https://cloud.comfy.org/?share=...와 같은 ?share=<id> 쿼리 URL만 허용하며, hub 페이지 URL은 허용하지 않습니다.

앱 및 링크

도구	설명
create_app	저장된 워크플로를 App Mode 앱으로 변환. 선택한 입력과 출력을 가진 간소화된 “이 워크플로 실행” 보기
get_app_mode_url	워크플로를 실행 가능한 앱으로 열 수 있는 안정적인 링크 가져오기
get_workflow_canvas_url	워크플로를 Comfy Cloud 캔버스에서 직접 열 수 있는 링크 가져오기(보기, 편집 또는 실행 준비 완료)

계정 및 세션

도구	설명
get_billing_status	크레딧 잔액, 구독 등급, 결제 링크 확인
get_server_info	에이전트가 연결한 서버 확인: 환경, 호스트, 버전, 인증 상태
submit_feedback	베타 피드백 설문조사 링크 가져오기
report_session_summary	익명화된 세션 요약을 Comfy 팀과 공유. 명시적 동의가 있는 경우에만 진행하며, 에이전트가 먼저 요청해야 함. 프롬프트, 파일 경로, 개인 정보는 포함되지 않음

프롬프트(Claude Desktop)

Claude Desktop은 Claude Code 슬래시 명령을 지원하지 않습니다. 대신 prompt picker를 열어 동일한 워크플로를 사용하세요:

프롬프트	설명
generate-image	텍스트 설명에서 이미지 생성
generate-video	텍스트 또는 이미지에서 비디오 생성
generate-audio	오디오, 음악, 사운드 효과 생성
generate-3d	텍스트 또는 이미지에서 3D 모델 생성
upscale-image	이미지를 더 높은 해상도로 업스케일
remove-background	이미지에서 배경 제거
search-templates	사전 제작된 워크플로 템플릿 찾기
search-models	모델 검색(checkpoint, LoRA, VAE)
search-nodes	노드 검색 및 연결 제안 받기
help	ComfyUI Cloud로 할 수 있는 작업 확인

프롬프트를 건너뛰고 평범한 언어로 요청할 수도 있습니다. MCP 도구는 동일한 방식으로 작동합니다.

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크레딧과 비용

탐색은 무료입니다: search_templates, search_models, search_nodes는 Comfy 계정만 있으면 작동합니다. 생성을 실행하려면 활성 Comfy Cloud 구독이 필요합니다. 크레딧이나 충전 잔액만으로는 접근 권한이 주어지지 않습니다. 사용하지 않은 크레딧이 있어도 생성을 실행하려면 활성 구독이 필요합니다.

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업로드 및 다운로드

MCP 서버는 클라우드에서 실행되며 MCP 자체는 사용자 머신에 파일을 쓰지 않습니다. 생성이 완료되면 에이전트가 get_output을 호출하고, 다음을 반환합니다:

1. 임시 서명된 다운로드 URL(짧은 시간 동안 유효).
2. 바로 실행 가능한 셸 명령(macOS와 Linux에서는 curl, Windows에서는 curl.exe).

에이전트는 이 명령을 셸에서 실행해야 합니다. 명령에는 대상 경로와 파일 이름이 포함되어 있습니다.

반환된 명령을 그대로 실행하세요. 서명된 URL을 다시 인코딩하거나 편집하지 마세요. 서명은 쿼리 문자열에 있으며 URL을 수정하면 깨집니다.

MCP 클라이언트가 셸 명령을 실행할 수 없는 경우(일부 GUI 전용 설정), 명령을 복사하여 터미널에서 직접 실행하세요.

에셋 업로드와 다운로드는 클라이언트의 파일 접근에 의존합니다. Claude Desktop이나 다른 에이전트 클라이언트가 에셋 업로드 또는 다운로드를 처리하는 데 문제가 있다면, 에이전트의 로컬 파일 디렉터리 접근과 관련이 있을 수 있습니다. Claude 사용자에게는 더 많은 기능을 갖춘 Claude Code(데스크톱 앱 또는 터미널)를 권장합니다. 마찬가지로, 다른 에이전트 계열에서는 일반적으로 코딩 에이전트가 웹 채팅 버전보다 낫습니다.

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알려진 제한 사항

Comfy Cloud MCP는 초기 릴리스입니다. 다음과 같은 알려진 제한 사항이 있으며, 해결을 위해 작업 중입니다:

워크플로

• submit_workflow를 통해 생성된 에셋에는 워크플로 메타데이터가 포함되지 않을 수 있습니다. ComfyUI에서 열 때 원래 워크플로가 다시 열리지 않을 수 있습니다.
• 워크플로 빌드는 에이전트의 정확도에 따라 달라집니다. 복잡한 다중 노드 워크플로는 재시도나 수정이 필요할 수 있습니다.

파일 처리

• 출력물은 셸 다운로드 단계가 필요합니다. 업로드 및 다운로드를 참조하세요.
• 업로드 크기 제한은 MCP 클라이언트에 따라 적용될 수 있습니다. 일부 클라이언트는 자체적으로 파일 업로드 크기 제한을 부과합니다.

인증

• OAuth 또는 API 키. Claude Code와 Claude Desktop은 일회성 브라우저 OAuth 흐름을 사용합니다. Cursor는 MCP 구성에 Comfy Cloud API 키가 필요합니다(OAuth 없음). 다른 헤드리스 클라이언트는 대신 X-API-Key 헤더를 통해 Comfy Cloud API 키를 전달할 수 있습니다. 브라우저를 열 수 없는 클라이언트를 위한 디바이스 코드 OAuth 흐름이 계획되어 있습니다.

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로컬 Comfy MCP 연결

오픈소스 연결: 클라이언트가 머신에서 서버를 시작하고, 그 서버가 해당 머신에 설치된 ComfyUI를 구동합니다.

comfy-mcp는 Comfy의 퍼스트파티 로컬 MCP 서버입니다. AI 에이전트(Claude Code, Claude Desktop, Cursor 및 기타 MCP 클라이언트)에서 로컬 ComfyUI 설치를 구동하는 공식 방법입니다.

클라우드 및 파트너 서버와 달리, 이 서버는 자신의 머신에서 실행 중인 ComfyUI와 통신하므로, 워크플로를 실행하고 설치된 노드, 커스텀 노드, 모델을 검사할 수 있습니다.

가장 빠른 설정 방법: 에이전트에게 맡기세요. AI 클라이언트에 https://docs.comfy.org/agent-tools/mcp#installation을 붙여넣고 로컬 연결 설정을 요청하세요.

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요구 사항

• Python 3.10+
• PATH에 있는 comfy-cli(pip install comfy-cli). 모든 도구가 래핑하는 엔진입니다.
• ComfyUI 워크스페이스. 없으면 comfy install로 생성하세요(기존 체크아웃은 comfy set-default <path>로 사용 가능).
• 실행 도구용 ComfyUI가 실행 중이어야 합니다. comfy launch로 시작하거나 launch_comfyui를 호출하세요. 서버는 ComfyUI를 암시적으로 시작하지 않습니다.

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설치

저장소를 체크아웃한 후:

pip install comfy-mcp

이렇게 하면 comfy-mcp 콘솔 스크립트가 PATH에 추가됩니다. 이 명령이 MCP 서버이며(stdio를 통해 MCP 통신), AI 클라이언트가 아래에서 이 서버를 가리키도록 설정하세요.

COMFY_BIN(선택 사항). MCP 클라이언트는 자체 환경에서 서버를 실행하며, 이 환경에는 일반적으로 셸의 PATH가 포함되지 않습니다. comfy가 가상 환경이나 표준이 아닌 위치에 있는 경우 COMFY_BIN을 절대 경로로 설정하세요(예: /path/to/venv/bin/comfy). 아래의 모든 클라이언트 예제에서 설정 위치를 확인할 수 있으며, 클라이언트가 서버를 시작하는 환경에 이미 comfy가 있다면 이 변수를 생략해도 됩니다.

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수동 구성

모든 클라이언트는 동일한 MCP stdio 규약을 따릅니다: comfy-mcp 명령을 서버로 실행하면 됩니다. 사용 중인 클라이언트를 선택하세요:

Claude Desktop

claude_desktop_config.json을 편집하고(Settings → Developer → Edit Config. macOS의 경우 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json에 위치), 서버를 추가한 다음 Claude Desktop을 재시작합니다:

{
  "mcpServers": {
    "comfy-mcp": {
      "command": "comfy-mcp",
      "env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
    }
  }
}

Claude Code

한 줄의 명령으로 서버를 등록합니다:

claude mcp add comfy-mcp -e COMFY_BIN=/path/to/venv/bin/comfy -- comfy-mcp

또는 저장소 루트에 .mcp.json 파일을 만들어 프로젝트에 등록할 수도 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "comfy-mcp": {
      "command": "comfy-mcp",
      "env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
    }
  }
}

Cursor

서버를 ~/.cursor/mcp.json(전역) 또는 .cursor/mcp.json(프로젝트별)에 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "comfy-mcp": {
      "command": "comfy-mcp",
      "env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
    }
  }
}

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빠른 시작

처음부터 생성 이미지까지:

1. 필수 구성 요소 설치

   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
   
2. ComfyUI 실행 후 실행 상태로 두기

   comfy launch
   
3. 클라이언트에 서버 추가

   위의 클라이언트용 스니펫을 사용한 다음, 재시작/새로고침하여 도구가 표시되도록 하세요.

4. 에이전트에게 워크플로 실행 요청

   예를 들어:

   “내 로컬 ComfyUI가 실행 중인지 확인한 다음, ~/workflows/txt2img.json에 있는 워크플로를 실행하고 이미지를 보여줘.”

   내부적으로 에이전트는 server_info를 호출하여 ComfyUI가 실행 중인지 확인하고, run_workflow로 워크플로 JSON을 실행하며, fetch_outputs로 결과를 수집합니다.

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도구

각 도구는 comfy-cli 명령에 매핑되며, --where local과 함께 실행됩니다. 주요 도구:

도구	목적
server_info()	로컬 ComfyUI가 실행 중인지, 위치와 워크스페이스 확인. 먼저 호출하세요.
run_workflow(workflow_path, wait=True)	워크플로 JSON 실행. wait=False는 비동기 제출 후 prompt_id 반환
job_status / wait_for_job / watch_job	제출된 작업을 폴링, 대기 또는 스트리밍
fetch_outputs(prompt_id, out_dir)	완료된 작업의 출력을 out_dir로 복사
launch_comfyui / stop_comfyui	로컬 ComfyUI 시작 또는 중지
search_templates / fetch_template	내장 템플릿 찾기 및 실행 가능한 워크플로 JSON 작성
search_nodes / get_node / list_nodes	실행 중인 로컬 설치의 노드 클래스 검사(커스텀 노드 포함)
search_models	디스크의 모델 파일 목록 표시
validate_workflow	느린 실행 이전에 실행 중인 object_info를 통해 워크플로 사전 검증

노드 인트로스펙션과 모델 검색은 실행 중인 설치를 읽습니다. 커스텀 노드가 포함되며, 이것이 클라우드 연결과 구별되는 로컬의 특징입니다. 전체 도구 목록과 참조는 저장소를 확인하세요.

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관련 리소스

리소스	설명
Comfy Skills	Claude Code 플러그인 마켓플레이스이자 커뮤니티 스킬 라이브러리. 위에서 사용된 comfy-cloud 플러그인이 여기에 배포되어 있으며, Comfy 워크플로를 위한 추가 스킬을 찾아보거나 기여할 수 있습니다.
ClawHub의 Comfy Cloud	호스팅된 Comfy Cloud MCP 서버용 OpenClaw 스킬(openclaw skills install @comfy-org/comfy).
Comfy CLI	로컬 ComfyUI 설치/실행 및 스크립트나 CI에서 호스팅된 파트너 노드를 호출하기 위한 명령줄 도구(comfy generate, 베타). 터미널이나 자동화 워크플로가 필요할 때 MCP를 보완합니다.
Comfy Cloud에서 워크플로 공유하기	Comfy Cloud UI에서 워크플로를 공유합니다(MCP share_workflow 도구가 에이전트 세션에서 이 작업을 수행합니다).

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관련 항목: Comfy 인앱 에이전트

외부 MCP 클라이언트가 아닌, Comfy Cloud 내부에서 에이전트 경험(그래프를 빌드하고 편집하는 채팅)을 원하시나요?

Comfy 인앱 에이전트

Comfy Cloud의 비공개 알파입니다. 액세스를 요청하려면 웨이팅 리스트에 참여하세요.

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피드백

Comfy MCP는 공개 베타 단계입니다. 사용해 보시고 작동하는 점과 그렇지 않은 점을 알려주세요:

• 피드백 설문조사: 버그 신고, 기능 요청 또는 일반적인 소감을 공유하세요.
• Discord: Comfy Discord의 #comfy-mcp-and-cli에서 문의 및 토론하세요.

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FAQ

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시작하기

어떤 클라이언트가 지원되나요?

MCP와 호환되는 모든 클라이언트가 지원됩니다.

클라우드 연결은 원격 HTTP 지원이 필요합니다. Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Codex, OpenClaw는 위에서 가장 간편하게 설정할 수 있습니다. Windsurf, Amp 등도 OAuth나 API 키와 함께 같은 URL을 사용합니다.

로컬 연결은 로컬 stdio 서버를 하위 프로세스로 실행할 수 있는 클라이언트가 필요합니다. 따라서 브라우저 기반 클라이언트는 사용할 수 없습니다. claude.ai와 ChatGPT는 원격 커넥터만 허용합니다.

서버 URL은 무엇인가요?

클라우드 연결은 https://cloud.comfy.org/mcp에서 실행됩니다.

로컬 연결에는 URL이 없습니다. 클라이언트가 comfy-mcp 명령을 직접 실행하고 stdio를 통해 통신합니다.

내 로컬 ComfyUI와 함께 사용할 수 있나요?

사용할 수 있습니다. 바로 로컬 Comfy MCP 연결입니다. 직접 설치한 ComfyUI를 구동하므로, 에이전트가 실제로 보유한 모델, LoRA, 커스텀 노드를 인식하고 여러분의 GPU에서 실행됩니다.

클라우드 연결과 로컬 연결을 동시에 사용할 수 있나요?

네, 로컬에서 ComfyUI를 실행한다면 이 방법을 권장합니다. 대부분의 클라이언트는 두 개의 MCP 서버를 문제없이 호스팅하며, 에이전트는 각 연결을 분리하여 처리합니다. 각 연결은 자체 워크플로를 실행하고 자체 결과를 반환합니다.

단, 두 연결의 로그인은 별도로 진행해야 합니다. 동일한 Comfy 계정이라도 한쪽에서 로그인했다고 다른 쪽이 자동으로 로그인되지는 않습니다.

내 컴퓨터가 로컬 연결을 실행할 수 있는지 어떻게 알 수 있나요?

에이전트에게 물어보세요. 무거운 작업을 시작하기 전에 에이전트가 하드웨어를 확인합니다.

Mac에서는 생성 작업에 클라우드 연결을 사용하세요. 현재의 오픈웨이트 모델은 Apple GPU에서 실용적인 속도로 실행하기에는 너무 큽니다. 전용 그래픽 카드가 있는 PC의 경우, VRAM이 24GB 이상이면 비디오를 포함한 대부분의 작업을 처리할 수 있습니다. 8~24GB는 이미지에 적합하지만 비디오는 느리거나 맞지 않을 수 있습니다. 8GB 미만이라면 클라우드를 사용하세요.

일반 공개되었나요?

클라우드 연결은 공개 베타 상태입니다. API, 도구, 동작은 개발 과정에서 변경될 수 있습니다. 문제를 신고하려면 피드백을 참고하세요.

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비용과 접근

비용이 발생하나요?

탐색은 두 연결 모두에서 무료입니다. 템플릿, 모델, 노드를 검색하는 데는 Comfy 계정만 있으면 됩니다.

클라우드 연결에서는 생성을 실행하려면 활성 Comfy Cloud 구독이 필요합니다. 신규 사용자에게는 5회의 무료 실행이 제공됩니다. 로컬 연결에서는 사용자 하드웨어에서 실행되므로 무료입니다. 단, 한 가지 예외가 있습니다: 파트너 모델은 파트너 인프라에서 실행되며 크레딧이 소모됩니다.

API 키가 필요한가요?

OAuth를 지원하는 인터랙티브 클라이언트에서는 필요하지 않습니다. Claude Code, Claude Desktop, Codex, OpenClaw 등이 여기에 해당합니다.

Cursor는 MCP 구성에 Comfy Cloud API 키가 필요합니다. 아직 MCP OAuth를 지원하지 않기 때문입니다. 브라우저가 없는 헤드리스 및 CI 환경에서도 API 키가 필요합니다. 클라우드 연결 설정의 Cursor 및 Other clients 탭을 참조하세요.

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사용하기

에이전트가 연결되면 어떤 작업을 할 수 있나요?

MCP 도구를 직접 호출하지 않습니다. 사용자의 요청에 따라 에이전트가 선택합니다. 일반적으로 사용 가능한 항목을 탐색하고(search_templates, search_models, search_nodes), 생성을 실행한 후 출력을 기다렸다가 가져옵니다. 자세한 내용은 에이전트로 할 수 있는 일을 참고하세요.

출력 결과는 어디에 저장되나요?

클라우드 연결에서는 서버가 사용자의 머신에 기록하지 않습니다. get_output은 임시 서명된 URL과 셸에서 실행할 수 있는 다운로드 명령을 반환합니다. 자세한 내용은 업로드 및 다운로드를 참고하세요.

로컬 연결에서는 ComfyUI가 워크스페이스의 output/ 디렉터리에 파일을 기록하며, fetch_outputs(prompt_id, out_dir)는 완료된 작업의 파일을 지정한 경로로 복사합니다.

한 연결로 시작했는데 다른 연결도 필요할 때는 어떻게 하나요?

실행 취소할 것은 없습니다. 기존 연결에 두 번째 연결을 추가하기만 하면 됩니다.

로컬 → 클라우드로 전환할 때(클라우드 GPU 또는 파트너 모델이 필요할 때): 에이전트에게 로그인하라고 요청한 다음 클라이언트에 https://cloud.comfy.org/mcp를 추가하세요.

클라우드 → 로컬로 전환할 때(자신의 모델과 커스텀 노드를 사용하고 싶을 때): ComfyUI와 로컬 서버를 설치한 다음 클라이언트가 이를 가리키도록 설정하세요. 에이전트가 대부분의 작업을 대신해 줍니다.

로컬 연결과 클라우드 연결을 어떻게 전환하나요?

에이전트에게 요청하기만 하면 됩니다. 두 연결이 모두 추가된 상태에서 작업을 실행할 위치를 말하세요: “이 작업을 Comfy Cloud에서 실행해 줘”, “로컬에서 이 작업을 해 줘”라고 하면 에이전트가 적절한 연결을 사용합니다. 실행 간에 전환할 모드도 없고 재설정할 것도 없습니다.

워크플로가 기기에 너무 무겁다고 판단되면, 에이전트가 알려주며 Comfy Cloud에서 대신 실행하도록 제안할 수 있습니다. 하나의 연결만 설정되어 있다면, 다른 연결을 추가하도록 요청하세요. 자세한 내용은 클라우드 연결 설정 또는 로컬 Comfy MCP 연결을 참고하세요.

Comfy MCP를 업데이트하는 방법은?

클라우드 연결에서는 할 일이 없습니다. 호스팅되기 때문에 항상 최신 버전을 사용 중입니다.

로컬 연결에서는 에이전트에게 처리하도록 요청하세요. 그 후, 클라이언트를 재시작하거나 새 세션을 시작하세요. MCP 서버는 세션이 시작될 때 로드되므로, 실행 중인 서버는 재시작하거나 새 세션을 시작하기 전까지 이전 버전을 계속 제공합니다.

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트러블슈팅

Claude Desktop에서 슬래시 명령이 작동하나요?

아니요. 슬래시 명령은 Claude Code 플러그인에서 제공됩니다. Claude Desktop은 동일한 MCP 서버에 연결되며, 평범한 언어로 요청하거나 prompt picker를 사용하면 도구가 작동합니다. 하지만 Claude Code 플러그인이나 슬래시 명령은 지원되지 않습니다.

/comfy 또는 /cloud를 입력했는데 아무 것도 나타나지 않았습니다.

/comfy 또는 /cloud 명령은 없습니다. 연결 방법에 따라 명령이 다음 두 접두사 중 하나로 나타납니다:

• 플러그인(권장): /comfy-cloud:generate-image, /comfy-cloud:generate-video, … — 모두 보려면 /comfy-cloud:를 입력하세요.
• 직접 연결(플러그인 없음): /mcp__comfy-cloud__generate-image, … — 보려면 /mcp__를 입력하세요.

어느 쪽이든 평범한 언어로 요청할 수 있습니다(”…의 이미지를 생성해 줘”). MCP 도구는 모델이 호출하므로 슬래시 명령이 필요하지 않습니다.

로그인할 때 브라우저가 열리지 않았습니다.

Claude Code에서는 /mcp를 실행하고 comfy-cloud를 선택한 다음 Authenticate를 선택합니다. Claude Desktop에서는 Customize → Connectors에서 커넥터를 다시 열고 로그인을 트리거합니다.