MCP Comfyui Node Framework

MCP ComfyUI节点框架

  ](https://nodejs.org/)

一种先进的模型上下文协议（MCP）服务器框架，用于从研究论文、GitHub存储库和其他来源自动生成ComfyUI节点。

🚀 概述

MCP ComfyUI节点框架是一个强大的工具，它利用人工智能从各种来源自动分析和生成ComfyUI结点，包括：

• 研究论文 （arXiv，学术出版物）
• GitHub存储库 （开源项目）
• 文档 （API文件、技术规范）
• 代码示例 （实施参考）

主要特点

• 🤖 AI驱动的分析：使用高级LLM集成进行智能内容分析
• 🔧 自动节点生成：使用正确的键入创建生产就绪的ComfyUI节点
• 📚 多源支持：处理论文、存储库和文档
• 🎯 质量控制：多个质量级别（起草、开发、生产）
• 🔄 批处理：高效生成多个节点
• 📖 综合文档：自动生成README、安装指南和示例
• 🧪 测试框架：包括测试生成和验证
• 🔌 MCP集成：完全模型上下文协议兼容性

🛠️ 安装

先决条件

• Python 3.8或更高版本
• Node.js 18或更高版本
• ComfyUI安装（用于测试生成的节点）

快速安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/A043-studios/mcp-comfyui-node-framework.git
cd mcp-comfyui-node-framework

# Run the installation script
chmod +x scripts/install.sh
./scripts/install.sh

手动安装

# Install Python dependencies
pip install -r requirements.txt

# Install Node.js dependencies
npm install

# Set up environment
chmod +x scripts/setup-env.sh
./scripts/setup-env.sh

⚡ 快速开始

1.配置框架

# Copy the template configuration
cp config/mcp-config.template.json config/mcp-config.json

# Edit configuration with your API keys
nano config/mcp-config.json

2.启动MCP服务器

# Start the server
chmod +x scripts/start-server.sh
./scripts/start-server.sh

3.生成第一个节点

from src.comfyui_mcp_server_v2 import ComfyUIMCPServer

# Initialize the server
server = ComfyUIMCPServer()

# Generate a node from a GitHub repository
result = server.generate_node(
    source="https://github.com/danielgatis/rembg",
    quality_level="production",
    focus_areas="background removal, image segmentation"
)

print(f"Generated {result['nodes_generated']} nodes!")

📋 使用示例

根据研究论文生成

# Generate nodes from an arXiv paper
result = server.generate_node(
    source="https://arxiv.org/abs/2301.12345",
    quality_level="production",
    focus_areas="image processing, neural networks"
)

从GitHub存储库生成

# Generate nodes from a repository
result = server.generate_node(
    source="https://github.com/user/awesome-project",
    quality_level="development",
    focus_areas="computer vision, preprocessing"
)

批量生成

# Generate multiple nodes
sources = [
    "https://github.com/danielgatis/rembg",
    "https://arxiv.org/abs/2301.12345",
    "https://github.com/another/project"
]

for source in sources:
    result = server.generate_node(source, quality_level="production")
    print(f"Generated from {source}: {result['nodes_generated']} nodes")

🎯 生成节点示例

该框架生成完整的、可用于生产的ComfyUI节点。以下是一个创建内容的示例：

class RembgBackgroundRemovalNode:
    """ComfyUI Node for AI-powered background removal using rembg"""

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {
            "required": {
                "image": ("IMAGE",),
                "model": (["u2net", "birefnet-general", "isnet-anime"], 
                         {"default": "u2net"}),
                "return_mask": ("BOOLEAN", {"default": False}),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("IMAGE", "MASK")
    FUNCTION = "remove_background"
    CATEGORY = "image/background"
    
    # ... implementation

📁 项目结构

mcp-comfyui-node-framework/
├── README.md                    # This file
├── LICENSE                      # MIT License
├── INSTALLATION.md             # Detailed installation guide
├── requirements.txt            # Python dependencies
├── package.json                # Node.js configuration
├── src/                        # Core framework source
│   ├── comfyui_mcp_server_v2.py    # Main MCP server
│   ├── agents/                     # AI agent implementations
│   ├── tools/                      # Generation tools
│   └── utils/                      # Utility functions
├── config/                     # Configuration files
│   ├── mcp-config.template.json   # Configuration template
│   └── agents.example.json        # Agent configuration
├── scripts/                    # Installation and setup scripts
├── examples/                   # Example nodes and workflows
│   ├── nodes/                      # Generated node examples
│   └── workflows/                  # Example ComfyUI workflows
├── docs/                       # Documentation
└── tests/                      # Test suite

🔧 配置

MCP配置

编辑 config/mcp-config.json 配置：

• LLM API密钥：OpenRouter、OpenAI等。
• 代理设置：研究、编码、文档代理
• 质量等级：草稿、开发、生产设置
• 输出首选项：文件组织、命名约定

代理配置

在中自定义代理行为 config/agents.example.json:

{
  "research_agent": {
    "model": "anthropic/claude-3.5-sonnet",
    "temperature": 0.1,
    "max_tokens": 4000
  },
  "coding_agent": {
    "model": "anthropic/claude-3.5-sonnet", 
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 8000
  }
}

🧪 测试生成的节点

# Test a generated node
python tests/test_integration.py --node examples/nodes/rembg_background_removal_node.py

# Run full test suite
python -m pytest tests/

📚 文档

• 安装指南 -详细的设置说明
• 配置指南 -完整的配置参考
• API文档 -框架API参考
• 例子 -使用示例和教程

🤝 贡献

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1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 添加新功能的测试
5. 提交拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• 建立在 模型上下文协议
• 设计用于 舒适UI
• 由先进的语言模型提供支持

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