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6 changes: 4 additions & 2 deletions docs.json
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Expand Up @@ -4019,7 +4019,8 @@
"pages": [
"zh-CN/development/cloud/overview",
"zh-CN/development/cloud/api-reference",
"zh-CN/development/cloud/openapi"
"zh-CN/development/cloud/openapi",
"zh-CN/development/cloud/mcp-server"
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -6108,7 +6109,8 @@
"pages": [
"ja/development/cloud/overview",
"ja/development/cloud/api-reference",
"ja/development/cloud/openapi"
"ja/development/cloud/openapi",
"ja/development/cloud/mcp-server"
]
},
{
Expand Down
210 changes: 210 additions & 0 deletions ja/development/cloud/mcp-server.mdx
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,210 @@
---
title: "ComfyUI MCP サーバー"
description: "モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じて AI エージェントを Comfy Cloud に接続し、画像生成を行う"
---

import GetApiKey from '/snippets/get-api-key.mdx'

<Warning>
**リサーチプレビュー:** ComfyUI MCP サーバーは現在、限定的な早期アクセス段階です。機能、ツール、動作はプロジェクトの進化に伴い変更される可能性があります。興味がありますか?[ウェイトリストに登録](https://form.typeform.com/to/hHmvw1UH)。
</Warning>

ComfyUI MCP サーバーは、[モデルコンテキストプロトコル(MCP)](https://modelcontextprotocol.io)を通じて、Claude Desktop、Claude Code、Cursor などの AI アシスタントを [Comfy Cloud](https://cloud.comfy.org) に接続します。AI エージェントがクラウド GPU 上で画像生成、モデル/ノード/テンプレートの検索、ComfyUI ワークフローの実行を行うことができ、ローカル GPU は不要です。

## クイックスタート

### 1. API キーを取得する

<GetApiKey />

### 2. クライアントを接続する

ComfyUI MCP サーバーは `https://cloud.comfy.org/mcp` でホストされています。ローカルインストールや Node.js は不要です。MCP クライアントをサーバー URL に向けて API キーを設定するだけです。

<Tabs>
<Tab title="Claude Code">
```bash
claude mcp add comfyui-cloud \
--transport http \
https://cloud.comfy.org/mcp \
-H "X-API-Key: your-api-key-here"
```
</Tab>

<Tab title="Claude Desktop">
Claude Desktop の設定ファイルに以下を追加してください:

| OS | 設定ファイルのパス |
|:---|:------------|
| macOS | `~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json` |
| Windows | `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json` |
| Linux | `~/.config/Claude/claude_desktop_config.json` |

```json
{
"mcpServers": {
"comfyui-cloud": {
"url": "https://cloud.comfy.org/mcp",
"headers": {
"X-API-Key": "your-api-key-here"
}
}
}
}
```
</Tab>

<Tab title="Cursor">
Cursor の MCP 設定(プロジェクト内の `.cursor/mcp.json` またはグローバル設定)に以下を追加してください:

```json
{
"mcpServers": {
"comfyui-cloud": {
"url": "https://cloud.comfy.org/mcp",
"headers": {
"X-API-Key": "your-api-key-here"
}
}
}
}
```

詳細は [Cursor の MCP ドキュメント](https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol)を参照してください。
</Tab>
</Tabs>

<Info>
サーバーを追加した後、新しい設定を反映するために MCP クライアントを再起動してください。
</Info>

---

## 利用可能なツール

### ディスカバリー

| ツール | 説明 |
|:-----|:------------|
| `search_templates` | テキスト、タグ、メディアタイプ、またはモデルで [comfy.org](https://comfy.org/workflows) のプリビルトワークフローテンプレートを検索 |
| `search_models` | テキスト、タイプ、ベースモデル、またはソースでモデルカタログを検索 |
| `search_nodes` | テキスト、カテゴリ、または入力/出力タイプで利用可能なノードを検索 |

### 実行

| ツール | 説明 |
|:-----|:------------|
| `submit_workflow` | ComfyUI API 形式のワークフローを Comfy Cloud で実行するために送信 |
| `upload_file` | ワークフローで使用する入力画像やファイルをアップロード(例:LoadImage) |
| `get_job_status` | 送信されたワークフローの実行状態をポーリング |
| `get_output` | 完了したワークフローの出力画像、動画、または音声を取得 |
| `use_previous_output` | あるワークフローの出力を別のワークフローの入力として再利用し、ワークフローを連鎖 |
| `cancel_job` | 保留中または実行中のジョブをキャンセル |
| `get_queue` | 実行中および保留中のジョブ数を確認 |

### 保存済みワークフロー

| ツール | 説明 |
|:-----|:------------|
| `list_saved_workflows` | Comfy Cloud に保存されたワークフローを閲覧 |
| `get_saved_workflow` | 保存されたワークフローのノード、入力、設定を確認 |

<Info>
サーバーはゼロからワークフローを構築する前に、一致するプリビルトテンプレートがないか確認します。これにより、より良い結果とより高速な生成が実現します。
</Info>

---

## 仕組み

```
┌──────────────┐ HTTPS/MCP ┌─────────────────────────────────────────────┐
│ AI エージェ │◄───────────────►│ Comfy Cloud │
│ ント │ X-API-Key │ cloud.comfy.org/mcp → クラウド GPU 上で │
│ (Claude, │ │ ワークフロー実行 │
│ Cursor) │ │ │
└──────────────┘ └─────────────────────────────────────────────┘
```

AI エージェントは `cloud.comfy.org/mcp` でホストされている MCP サーバーに直接接続します。サーバーは MCP ツールコールを Comfy Cloud GPU 上のワークフロー実行に変換します。ローカルサーバーや GPU は不要です。

AI エージェントはディスカバリーツールを使用してテンプレートやノードを検索し、ComfyUI API 形式のワークフロー JSON を構築して送信し、結果を返します。やりたいことを自然言語で説明するだけです。

---

## プロンプト例

インストール後、AI アシスタントで以下のプロンプトを試してみてください:

```
宇宙に浮かぶ猫の宇宙飛行士の画像を生成して、カートゥーンスタイルで
```

```
テキストから動画を生成するワークフローテンプレートを探して
```

```
SDXL チェックポイントモデルを検索して、利用可能なものを教えて
```

```
山と夕暮れ時に光る川のあるファンタジー風景を生成して
```

```
画像のアップスケーリングに使えるノードは?
```

エージェントは一致するテンプレートを検索し、ComfyUI ワークフローを構築して Comfy Cloud に送信し、生成された画像を会話内で直接返します。

---

## 出力の処理

- **画像**は会話内にインラインで表示(Claude Code)、またはアーティファクトサイドパネルに表示(Claude Desktop)されます
- **動画と音声**の出力はダウンロード可能なリンクとして返されます
- **アニメーション画像**(GIF、WebP)は保存されますが、アニメーションを保持するためインラインプレビューは表示されません
- インライン画像プレビューは効率的な表示のため 1024px にリサイズされます。フル解像度の出力は常に `get_output` ツールで取得できます

---

## 既知の制限事項

<Warning>
これは早期リリースです。以下の制限事項が判明しており、積極的に改善中です。
</Warning>

**ワークフロー**
- **保存されたワークフローを ID で実行できません。** 保存されたワークフローの閲覧と確認(`list_saved_workflows`、`get_saved_workflow`)は可能ですが、直接実行はできません。保存されたワークフローは ComfyUI グラフ形式を使用しており、API 形式への変換が必要です。AI エージェントはワークフローをゼロから再構築する必要があります。
- **生成されたアセットにワークフローメタデータがありません。** MCP サーバーで作成された画像にはメタデータにワークフロー JSON が含まれないため、ComfyUI で開いてもワークフローは表示されません。
- **ワークフローの精度は AI に依存します。** エージェントは自然言語から ComfyUI ワークフローを構築します。複雑なマルチノードワークフローや特殊なノード設定では、反復が必要になる場合があります。

**ファイル処理**
- **アップロードサイズの制限**は MCP クライアントによって異なる場合があります。
- **画像プレビューはリサイズされます。** インラインプレビューは 1024px(JPEG)に制限されます。フル解像度のファイルはディスクに保存されます。

**認証**
- **API キーのみ。** 認証には `X-API-Key` ヘッダーで Comfy Cloud API キーを渡す必要があります。ブラウザベースの OAuth はまだ利用できません。

**クライアント固有**
- **Claude Desktop** — 生成された画像はネイティブの画像アーティファクトではなく、HTML を介してアーティファクトサイドパネルに表示されます。

---

## トラブルシューティング

### MCP サーバーが表示されない

MCP クライアントを再起動してください(Claude Code、Claude Desktop、または Cursor を閉じて再度開く)。MCP サーバーは起動時に読み込まれます。設定内のサーバー URL が正確に `https://cloud.comfy.org/mcp` であることを再確認してください。

### API キーエラー

[platform.comfy.org/profile/api-keys](https://platform.comfy.org/profile/api-keys) で API キーが有効であることを確認してください。キーが `X-API-Key` ヘッダーで渡されていることを確認してください(Bearer トークンではありません)。必要に応じて新しいキーを生成し、クライアント設定を更新してください。

### 接続エラー

MCP クライアントがサーバーに接続できない場合、以下を確認してください:
1. アクティブなインターネット接続があること
2. ファイアウォールやプロキシが `cloud.comfy.org` をブロックしていないこと
3. アクティブな [Comfy Cloud サブスクリプション](https://www.comfy.org/cloud/pricing?utm_source=docs&utm_campaign=cloud-api)があること
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