WorkBuddy + 本地 ComfyUI MCP：免订阅费的自建方案

love530love2026-07-05 19:10

WorkBuddy + 本地 ComfyUI MCP：免订阅费的自建方案

上篇我们配置了 Comfy Cloud MCP，但它需要 20-100/月的订阅费。如果你的电脑有 NVIDIA 显卡，为什么不直接让 WorkBuddy 调用本地的 ComfyUI？本文探讨两种开源 MCP 方案的实际可行性。
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摘要

Comfy Cloud MCP 虽然方便，但每月订阅成本不低，且受云 GPU 配额限制。好消息是，社区已经开发了至少两套开源的 ComfyUI MCP 服务器，能在你本地电脑上运行，让 WorkBuddy（或其他 MCP 客户端）直接操控你本机的 ComfyUI。

本文将介绍：

  • 方案一 ：joenorton/comfyui-mcp-server（Python，轻量级，17 工具）
  • 方案二 ：artokun/comfyui-mcp（Node.js，完整控制平面，108 工具）
  • 两种方案的 WorkBuddy mcp.json 配置
  • 方案对比与选型建议
  • 踩坑预判和注意事项

一、为什么要用本地 ComfyUI MCP？

维度 Comfy Cloud MCP 本地 ComfyUI MCP
费用 20-100/月 + 超额 Top-up 0 元（仅电费）
GPU 云端 Blackwell RTX 6000 Pro（96GB） 你本机的显卡
生成速度 稳定，不受本机影响 取决于你显卡性能
并发 1-5 个（按套餐） 取决于显存
模型 900+ 预装模型 你自己安装的模型
隐私 图片上传到云端 全部在本地
自定义节点 有限支持 无限，你装啥用啥
离线使用 ❌ 需要网络 ✅ 完全离线

如果你的需求是：

  • 已有 6GB+ 显存的 NVIDIA 显卡
  • 用 WorkBuddy 做日常 AI 图像生成
  • 不想额外掏云服务订阅费
  • 需要完全的隐私控制

那么本地方案完全值得一试。

二、方案一：轻量级 Python MCP 服务器

仓库 ：github.com/joenorton/comfyui-mcp-server

2.1 架构

复制代码 
WorkBuddy ──HTTP──> MCP Server (localhost:9000) ──API──> ComfyUI (localhost:8188)

2.2 安装步骤

复制代码 
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/joenorton/comfyui-mcp-server.git
cd comfyui-mcp-server

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 先启动 ComfyUI（另一个终端）
cd <你的ComfyUI目录>
python main.py --port 8188

# 4. 启动 MCP 服务器
python server.py
# 服务器监听 http://127.0.0.1:9000/mcp

2.3 WorkBuddy 配置

编辑 ~/.workbuddy/mcp.json，加入：

复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "comfyui-local": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "http://127.0.0.1:9000/mcp"
    }
  }
}

⚠️ 注意 ：这款服务器用的是 MCP 的 Streamable HTTP 传输模式。如果 streamable-http 不兼容，可以试试改为 "type": "http"。

2.4 提供的 17 个工具

生成

  • generate_image --- 文生图
  • generate_song --- 音频生成
  • regenerate --- 重新生成已有资产

查看

  • view_image --- 内联预览生成图

作业管理

  • get_queue_status --- 队列状态
  • get_job --- 按 prompt_id 查询进度
  • list_assets --- 浏览生成记录
  • get_asset_metadata --- 资产溯源信息
  • cancel_job --- 取消作业

配置

  • list_models --- 列出本地模型
  • get_defaults / set_defaults --- 管理默认参数

工作流

  • list_workflows --- 列出可用工作流 JSON
  • run_workflow --- 运行任意工作流

发布

  • get_publish_info / set_comfyui_output_root / publish_asset --- 将生成物发布到项目目录

2.5 自定义工作流

把 ComfyUI 导出的 JSON 工作流放入 workflows/ 目录，用 PARAM_* 占位符暴露参数即可自动注册为新工具：

复制代码 
{
  "3": {
    "inputs": {
      "text": "PARAM_PROMPT",
      "steps": "PARAM_INT_STEPS",
      "cfg": "PARAM_FLOAT_CFG"
    }
  }
}

之后 WorkBuddy 就可以用自然语言调用这个工作流了。

三、方案二：Node.js 完整控制平面（推荐）

仓库 ：github.com/artokun/comfyui-mcp

3.1 为什么推荐它？

这是一位社区开发者（Arthur R. Longbottom）打造的"完整控制平面"，与 Comfy Cloud MCP 的设计思路完全不同：

"大多数 ComfyUI MCP 服务器是'瘦连接器'------转发 prompt、返回图像。comfyui-mcp 是一个完整控制平面：逐节点创作和编辑图、运行和迭代工作流、管理模型和自定义节点。" ------ 项目 README

它甚至还内建了 29 个模型族技能（Flux、WAN、LTX、Qwen、Z-Image 等），Agent 无需试错就能正确设置每个模型的采样器、CFG、分辨率参数。

3.2 环境要求

  • Node.js >= 22
  • ComfyUI 已安装并在本地运行
  • （可选）CivitAI API Token，用于下载 CivitAI 模型

3.3 安装与启动

复制代码 
# 一行命令，无需 clone 仓库
npx -y comfyui-mcp --http --port 9100

服务器默认自动检测本地 ComfyUI 安装路径和端口（支持 Windows/macOS/Linux）。如果需要手动指定：

复制代码 
# 指定 ComfyUI 地址
set COMFYUI_URL=http://127.0.0.1:8188
npx -y comfyui-mcp --http --port 9100

# 设置认证令牌（推荐）
set COMFYUI_MCP_HTTP_TOKEN=你的Token
npx -y comfyui-mcp --http --port 9100

3.4 WorkBuddy 配置

编辑 ~/.workbuddy/mcp.json：

复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "comfyui-local": {
      "url": "http://127.0.0.1:9100/mcp",
      "headers": {
        "X-API-Key": "你的Token"
      }
    }
  }
}

如果没设 Token，去掉 headers 字段即可（绑定 127.0.0.1 且无 Token 时默认开放）。

3.5 核心工具分类（108 个）

类别 数量 代表工具
图像生成 3 generate_image, generate_with_controlnet, generate_with_ip_adapter
视频生成 1 generate_video（LTX-2.3）
音频生成 1 generate_audio（ACE Step 1.5 / Stable Audio 3）
图像处理 2 remove_background, upscale_image
工作流执行 8 enqueue_workflow, get_job_status, get_queue, cancel_job
工作流创作 5 create_workflow, modify_workflow, validate_workflow
工作流可视化 2 visualize_workflow（→Mermaid）, mermaid_to_workflow
工作流库 7 list_workflows, save_workflow, run_workflow_url, strip_workflow
资产与迭代 5 regenerate, list_assets, get_asset_metadata, view_image
模型管理 9 search_models, download_model, list_local_models, remove_model
自定义节点 4 install_custom_node, list_custom_nodes, fix_custom_node
内存管理 2 clear_vram, get_system_stats
面板控制 17 panel_add_node, panel_connect, panel_run 等（实时编辑画布）
其他 42 技能系统、一键安装包、上传文件、配置管理等

3.6 一个实际对话示例

配置完成后，在 WorkBuddy 中直接说：

复制代码 
用我的本地 ComfyUI 生成一张"森林深处的发光蘑菇小屋"，风格偏奇幻，16:9。

WorkBuddy 会依次调用：

  1. list_local_models --- 看看有哪些 checkpoint
  2. create_workflow --- 构建 txt2img 工作流模板
  3. modify_workflow --- 设置分辨率、步数等参数
  4. enqueue_workflow --- 提交执行
  5. get_job_status --- 轮询直到完成
  6. view_image --- 把结果内联显示给你

四、两种方案对比

维度 joenorton（Python） artokun（Node.js）
工具数量 17 108
安装难度 ⭐⭐ 需要 Python 环境 ⭐ npx 一键启动
模型管理 只能 list 搜索/下载/删除/管理路径
工作流编辑 手动写 JSON Agent 可逐节点操作
技能系统 无 29 个模型族专业知识
视频/音频 有 song 有 video + audio
ControlNet 不支持 支持 3 种引导方式
图像处理 无 去背景 + 放大
并发安全 一般 队列 + VRAM 守护
适合人群 已有 ComfyUI 想简单调用 想让 Agent 完全操控 ComfyUI

五、常见问题预判

Q1：我没有独立显卡，只有核显/Mac，能用吗？

部分模型可以在 CPU 上跑（非常慢），或者借助 Apple M 系列的 MPS 后端。但体面的体验至少需要 6GB VRAM 的 NVIDIA 显卡。如果你的机器不满足条件，Comfy Cloud 仍然是更实际的选择。

Q2：WorkBuddy 的沙箱能访问本地 ComfyUI 吗？

ComfyUI 监听在 127.0.0.1:8188，MCP 服务器也监听在 127.0.0.1:9000/9100------这些都是 loopback 地址，WorkBuddy 可以正常访问。只要你的 ComfyUI 已经跑起来，WorkBuddy 就能通过 MCP 服务器间接调用它。

Q3：能不能同时用 Cloud 和 Local？

可以。给两个服务器起不同的名字即可：

复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "comfy-cloud": {
      "url": "https://cloud.comfy.org/mcp",
      "headers": { "X-API-Key": "comfyui-xxx" }
    },
    "comfyui-local": {
      "url": "http://127.0.0.1:9100/mcp"
    }
  }
}

对话时用自然语言区分："用本地的生成图片" vs "用 Cloud 的生成视频"。

Q4：Windows 上能跑吗？

两个方案都支持 Windows。artokun 的方案还专门处理了 ComfyUI Desktop 的嵌套路径问题。唯一需要注意的是：npx 首次运行会下载 Node 包，耐心等几分钟。

Q5：跑生成时本地电脑会被卡住吗？

会。本地 GPU 跑图时显存会被占满，其他需要 GPU 的应用可能会卡顿。建议：

  • 生成时避开玩游戏/剪视频的时间
  • 使用 clear_vram 工具手动释放显存
  • 深夜挂机批量跑

六、启动命令速查

方案一（Python）

复制代码 
# 终端 1：启动 ComfyUI
cd D:\ComfyUI_windows_portable
python main.py --port 8188

# 终端 2：启动 MCP 服务器
cd comfyui-mcp-server
python server.py

方案二（Node.js）

复制代码 
# 终端 1：启动 ComfyUI
cd D:\ComfyUI_windows_portable
python main.py --port 8188

# 终端 2：一行启动 MCP 服务器
npx -y comfyui-mcp --http --port 9100

WorkBuddy 配置

将对应的 JSON 片段合并到 ~/.workbuddy/mcp.json 中，然后去连接器管理页面点击「信任」即可启用。

七、结语

Comfy Cloud MCP 的"零配置、云端 GPU"体验非常诱人，但对已经在本地跑 ComfyUI 的用户来说，每月 20-100 的支出并不划算。尤其是当你已经有了一块不错的显卡，只是想让 WorkBuddy 帮忙省掉"手动搭节点"的麻烦时------开源 MCP 方案是完美的选择。

推荐路径：

  1. 先试试方案二（artokun/comfyui-mcp） ------ npx 一键启动，功能最全，WorkBuddy 配置最简单。
  2. 如果 Node.js 有兼容问题，再切方案一（Python）。
  3. 本地实在跑不动大模型时，再考虑 Comfy Cloud 作为补充。

下一篇预告：108 个 ComfyUI MCP 工具全景解析，看看你的 Agent 到底能做什么。

参考链接

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