ComfyUI、ローカル環境でのMCPサーバーをオープンソース化
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ComfyUI は Claude や Codex などのエージェントをローカル環境に接続する「Comfy MCP」のオープンソース化を発表し、クラウドとローカルの両方を単一アカウントで統合して管理できる機能を追加した。
AI深層分析を開く2026年8月19日 01:56
AI深層分析
キーポイント
ローカル環境とのエージェント統合
Claude や Codex などの AI エージェントを ComfyUI に接続し、ユーザーのハードウェア情報を認識させてワークフローの実行判断を行わせる機能を追加した。
クラウドとローカルのシームレスな連携
単一の MCP サーバーでクラウドとローカル環境を統合し、エージェントがタスクの難易度やハードウェア性能に応じて最適な実行先を自動選択する仕組みを提供する。
ハードウェア認識による事前検証
エージェントがユーザーの GPU 仕様を読み取り、モデルの実行可能性をダウンロード前に判断することで、失敗するリスクや無駄な時間を削減する。
デスクトップ全体への統合
Blender、Houdini、DaVinci、ComfyUI は共通のファイルシステムを共有し、エージェントもその一部となる。
カスタムノードエコシステムの活用
インストール可能なものはすべてエージェントが構築に利用でき、必要なノードパックの自動インストールも行う。
重要な引用
Connect Claude, Codex, Cursor, or any other agent to the ComfyUI installed on your local setup.
Your agent looks at the GPU you actually have and tells you whether a model is worth running locally, before you commit to the download.
On local hardware the only running cost is electricity.
"Take the render passes I just exported from Blender, do reference to video in ComfyUI, and drop the result back into my project folder."
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編集コメント
エージェントがハードウェアの制約を自律的に判断する機能は、ローカル推論の実用性を飛躍的に高める。これにより、クラウド依存を減らしつつ大規模モデルを扱うことが可能になるため、開発ワークフローの変革につながる。
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本日、Comfy MCP がローカルマシン上で稼働可能になりました。Claude、Codex、Cursor、あるいは他のエージェントを、ローカル環境にインストールした ComfyUI に接続できます。これは 6 月にクラウド版 MCP をリリースした後に最も多く求められた機能であり、MCP サーバーは完全にオープンソースです。
Comfy MCP は現在、ローカルとクラウドの両方を統合した単一の MCP となりました。Cloud MCP の接続で可能だったすべての機能が引き続き利用可能です。自然言語でワークフローの構築・編集・実行、モデルやノード、テンプレートの検索、機能するものの保存と再実行などです。ローカル接続を追加することで、1 つのエージェントが両方の環境をカバーします。エージェントはあなたのマシンで何ができるか、クラウドで何が得意かを理解し、状況に応じて最適な方を選択します。
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クラウドを使うべきかローカルにするべきか?どちらかを選ばなくても大丈夫です。1 つの Comfy アカウントで両方を同時に実行できます。エージェントにジョブをどこへ送るかを指示するか、あるいは判断を任せることも可能です。
あなたのエージェントは now、ローカル環境を理解しています。
ハードウェアを読み取ります。エージェントは実際に搭載されている GPU を確認し、ダウンロードする前にそのモデルがローカルで実行する価値があるかどうかを判断します。決して動作しないモデルでの失敗した実行を防ぎます。
セットアップも処理します。モデルファイルの管理、ローカルインスタンスの起動と運用、ワークフローを実行可能な状態への調整などです。ローカル環境に初めて触れる方にとって、ダウンロードから作成までをつなぐのがこの機能です。
このツールは、あなたの環境を認識します。エージェントは、インストールされたすべてのノード(カスタムノードを含む)やディスク上の全モデルを読み込みます。ローカルでインストール可能なものは何でも、このシステムを使って構築できます。
例:MiniMax H3 ワークフローをローカルでビルドして実行する
オープンウェイト動画生成が今、大きな注目を集めています。MiniMax H3 や同様のモデルは非常に優秀なため、ユーザーは自社のハードウェア上で動かしたがるのです。しかし、その点こそがローカルの ComfyUI における最大の難所です。「どのバージョンが自分の GPU に合うのか」「重み(ウェイト)はどこにあるのか」「ワークフローに必要なノードは何か」、そして「1 時間以上も時間を費やして試す前に実際に動くのか」——こうした問いに即座に答えるのは容易ではありません。
この一連の作業を、たった一つの会話で完結させます。
「自分のマシンで MiniMax H3 のオープンソース版を実行したい。私のハードウェアに最適なモデルバージョンはどれか?また、ワークフローの設定も手伝ってほしい」
エージェントは ComfyUI が正常に起動しているかを確認し、GPU の仕様を読み取ります。そして、「この GPU にはこのバージョンが最適です」と提案するか、あるいは「残念ながらどのバージョンも対応していません」と率直に伝えます。その後、必要な重みをダウンロードし、テンプレートからワークフローを構築します。さらに、実際にインストールされているノードと整合性があるかチェックした上で実行を開始します。生成された出力は、ユーザーが指定したローカルの出力ディレクトリに保存されます。
5 分で始められます
最速の導入方法:以下のリンクをエージェントに貼り付け、ローカル接続の設定を依頼してください。
https://docs.comfy.org/agent-tools/mcp#installation
または、マニュアルインストール手順についてはドキュメントをご覧ください!
これで可能になること
自分の環境で大量バッチ処理が可能になります。ローカルハードウェアでの実行コストは電気代のみです。就寝前にキューに追加し、朝に結果を確認する——そんな運用も実現します。
動画内のシーンのバリエーションをすべて実行し、リアルな表現に変換してクリスマステーマに仕上げた後、アセットを差し替えてモーショングラフィックの要素も復元できます。
デスクトップ上の他のツールとの連携橋渡しです。Blender、Houdini、DaVinci Resolve、そして ComfyUI はすべて同じファイルシステムを共有しており、今やエージェントもその恩恵を受けられます。
「Blender からエクスポートしたばかりのレンダリングパスを読み込み、ComfyUI 内の動画に参照させて結果をプロジェクトフォルダに戻してください」
カスタムノードエコシステムがすぐに利用可能です。インストールできるものなら何でも、エージェントはそれを使って作業できますし、インストール自体も代行してくれます。
「深度制御によるリスタイリングができるノードパックを探してインストールし、その工程をワークフローに追加してください」
リソース
Github: https://github.com/Comfy-Org/Comfy-mcp
Docs: https://docs.comfy.org/agent-tools/mcp
Comfy Skills: https://github.com/Comfy-Org/comfy-skills/
フィードバック
機能の良し悪しをお知らせください。私たちは皆様の声を聞き、すべてのフィードバックを歓迎しています。
フィードバック調査: https://links.comfy.org/cloudmcpbeta
Discord: Comfy Discord の #comfy-mcp-and-cli チャンネルへ
いつものように、創作を楽しんでください!
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原文を表示
Today, Comfy MCP runs on your own machine. Connect Claude, Codex, Cursor, or any other agent to the ComfyUI installed on your local setup. This is the number one thing you asked for after Cloud MCP shipped in June, and the MCP server is fully open source.
Comfy MCP is now one MCP with both local and cloud. Everything the Cloud MCP connection does still works: build, edit, and run workflows in plain language, search models, nodes, and templates, save and re-run what works. Add the local connection and one agent covers both environments; it knows what your machine can do and what Cloud is better at, and picks accordingly.
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Cloud or local? You don’t have to choose. Run both with one Comfy account and just tell your agent where a job should go, or let it decide.
Your agent now knows your local setup.
It reads your hardware. Your agent looks at the GPU you actually have and tells you whether a model is worth running locally, before you commit to the download. No failed runs on a model that was never going to fit.
It handles the setup. Model files, starting and managing your local instance, getting a workflow to the point where it runs. If you are new to local, this is what gets you from downloading to creating.
It sees your install. Your agent reads every node loaded in your install, including custom nodes, plus every model on your disk. Anything you can install locally, it can build with.
Example: Build and run a MiniMax H3 workflow locally
Open-weight video is having a moment. MiniMax H3 and models like it are so good that people want to run them on their own hardware. But that is exactly where local ComfyUI gets steep: which version fits your card, where the weights live, which nodes the workflow needs, and whether any of it will run before you have spent an hour finding out.
The whole setup is one conversation:
“I want to run MiniMax H3 open source on my own machine. What’s the best model version for my hardware, and can you set up the workflow?”
Your agent checks that ComfyUI is up and reads your GPU. It comes back with which model version makes sense for your card—or tells you plainly if none do. It pulls the weights, finds a template to build from, checks the workflow against the nodes you actually have installed, and runs it. Outputs land in your own output directory.
Get started in 5 minutes
Fastest path: paste this into your agent and ask it to set up the local connection.
https://docs.comfy.org/agent-tools/mcp#installationOr consult our docs for manual installation instructions!
What this unlocks
Large batches on your own meter. On local hardware the only running cost is electricity. Queue before bed, review in the morning.
“Run entire variations of these scenes in the video, change it to realism and in Christmas theme, and add back the motion graphic components after swapping the assets.
A bridge to the rest of your desktop. Blender, Houdini, DaVinci, and ComfyUI share one file system, and now so does your agent.
“Take the render passes I just exported from Blender, do reference to video in ComfyUI, and drop the result back into my project folder.”
The custom-node ecosystem, on tap. Anything you can install, your agent can build with, and it does the installing too.
“Find a node pack that does depth-controlled restyling, install it, and add that stage to my workflow.”
Resource
Github: https://github.com/Comfy-Org/Comfy-mcp
Docs: https://docs.comfy.org/agent-tools/mcp
Comfy Skills: https://github.com/Comfy-Org/comfy-skills/
Feedback
Tell us what works and what doesn’t. We’re listening and appreciate all feedback.
Feedback survey: https://links.comfy.org/cloudmcpbeta
Discord: #comfy-mcp-and-cli on the Comfy Discord
As always, enjoy creating!
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