ComfyUI MCP 115 工具全景解析：你的 AI Agent 到底能做什么
ComfyUI MCP 115 工具全景解析：你的 AI Agent 到底能做什么
当 WorkBuddy 通过 MCP 协议连接到本地 ComfyUI 后，Agent 获得了 115 个工具的控制权——从一键文生图到工作流精细编排，从 GPU 健康诊断到节点二分排查。本文是这 115 个工具的完整能力图谱，按 13 个功能领域逐一拆解每个工具的参数、用例和安全级别，既是发布参考，也是 Agent 自身的工具索引手册。
Comfy MCP 公测：把 Claude、Cursor、CodeX、Hermes 和 WorkBuddy 变成你的创意技术专家
目录
- 一、背景与定位
- 二、安全分级体系
- 三、工具总览矩阵
- 四、Agent 典型工作链路
- 五、1. 一键生成（8 个工具）
- 六、2. 工作流构建（10 个工具）
- 七、3. 执行与队列（15 个工具）
- 八、4. 监控与历史（9 个工具）
- 九、5. 媒体操作（10 个工具）
- 十、6. 模型管理（5 个工具）
- 十一、7. 自定义节点管理（14 个工具）
- 十二、8. 模板与技能包（7 个工具）
- 十三、9. 工作区与路径（9 个工具）
- 十四、10. 系统运维（15 个工具）
- 十五、11. 可视化分析（6 个工具）
- 十六、12. 快照与二分排查（8 个工具）
- 十七、13. 其他（3 个工具）
- 十八、Agent 使用指南：六大场景
- 十九、实测环境信息
一、背景与定位
在 Claude 等平台封禁中国账号、Comfy Cloud MCP 无法在 Claude Code 使用的背景下，我们用 artokun/comfyui-mcp 搭建了本地 MCP 链路（详见保姆级教程），让 WorkBuddy Agent 直接操控本地源代码部署的 ComfyUI。
跑通文生图（文章 6）和文生视频（文章 8）后，一个自然的问题是：Agent 到底获得了多少能力？边界在哪里？
答案：115 个工具，13 个功能领域。从"说一句话就出图"到"逐节点编排工作流"，从"GPU 诊断"到"二分排查崩溃节点"，覆盖了 ComfyUI 几乎所有操作面。
本文是这 115 个工具的完整解析。
工具来源：artokun/comfyui-mcp v0.24.x，通过 npx -y comfyui-mcp --http --port 9100 启动，连接本地 ComfyUI (:8188) 的 REST API。
架构：
WorkBuddy Agent
↓ MCP 协议 (115 tools)
comfyui-mcp Server (:9100)
↓ REST API
ComfyUI (:8188)
↓ CUDA
RTX 3090 24GB
二、安全分级体系
每个工具标注三个安全级别之一：
| 级别 | 标记 | 含义 | Agent 行为 |
|---|---|---|---|
| 安全 | [安全] | 只读/生成/查询类，不修改环境 | 可自由使用 |
| 需确认 | [需确认] | 修改 ComfyUI 环境（安装/删除节点、下载模型、启停服务） | 使用前必须征得用户同意 |
| 危险 | [危险] | 不可逆操作（删除模型、停止服务、发布节点） | Agent 不应主动使用 |
用户安全准则：遵循既定的外科手术式安装原则——Agent 不应通过 MCP 自动安装/重装/更新自定义节点。涉及环境变更的操作，由用户手动执行：git clone → 审查 requirements.txt → 清洗版本锁 → --no-deps 安装 → 重启测试。
三、工具总览矩阵
| # | 分类 | 工具数 | 核心能力 | 安全级别 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 一键生成 | 8 | 文生图/视频/音频/ControlNet/IPAdapter/超分/去背 | 安全 |
| 2 | 工作流构建 | 10 | 创建/修改/DSL转换/验证/运行时检查 | 安全 |
| 3 | 执行与队列 | 15 | 入队/批量/重跑/取消/锁定 | 安全（1个需确认） |
| 4 | 监控与历史 | 9 | 任务状态/队列/历史/输出/日志 | 安全 |
| 5 | 媒体操作 | 10 | 上传/查看/转换/链式管道 | 安全 |
| 6 | 模型管理 | 5 | 搜索/下载/列出/删除 | 混合 |
| 7 | 自定义节点管理 | 14 | 安装/修复/更新/脚手架/发布 | 需确认 |
| 8 | 模板与技能包 | 7 | 模板/安装包/技能/清单 | 安全（1个需确认） |
| 9 | 工作区与路径 | 9 | 保存/加载/额外路径管理 | 混合 |
| 10 | 系统运维 | 15 | 健康检查/VRAM/启停/更新/配置 | 需确认 |
| 11 | 可视化分析 | 6 | 流程图/层级图/依赖/API节点 | 安全 |
| 12 | 快照与二分 | 8 | 快照保存恢复/二分排查 | 需确认 |
| 13 | 其他 | 3 | 反馈/报告/嵌入列表 | 安全 |
| 合计 | 115 | ~78 安全 / ~25 需确认 / ~3 危险 |
四、Agent 典型工作链路
create_workflow → validate_workflow → enqueue_workflow → get_job_status → view_image / list_output_images → stage_output_as_input → regenerate
- 构建链：
create_workflow→modify_workflow→validate_workflow→enqueue_workflow - 逆向链：
workflow_from_image（从 PNG 提取工作流）→modify_workflow→ 重新执行 - 多阶段管道：
stage_output_as_input（输出转输入，链式处理核心） - 批量迭代：
submit_batch（网格搜索）、regenerate（换 seed 重跑）
五、1. 一键生成（8 个工具）
最高层 API，一句话完成生成，参数不填用默认值。
5.1 generate_image [安全] [文生图]
功能：文生图入口。自动构建 txt2img 工作流，未指定参数从默认配置填充，自动选择本地 checkpoint。
- 必填：
prompt - 可选：
negative_prompt,width,height,steps,cfg,sampler,scheduler,seed,checkpoint,batch_size - 用例：
"画一只戴帽子的猫"→ 自动选模型 → 返回 asset_id
⚠️ 蒸馏模型（如 SDXL Lightning 4-step）必须用
euler+normal+CFG 1.0，否则白图。标准模型用dpmpp_2m+karras+CFG 7.5+ 20 步。
5.2 generate_video [安全] [文生视频]
功能：文生视频/图生视频入口。基于 LTX-2.3 蒸馏模型，本地 GPU 运行。seconds 转 8n+1 帧数。
- 必填：
prompt - 可选：
image（图生视频）,negative_prompt,seconds,resolution,fps,strength,steps,cfg,seed,checkpoint - 用例：
"猫咪追球 4秒"或上传图片 → 生成 768x512 视频
5.3 generate_audio [安全] [文生音频]
功能：文生音频入口。支持 ACE Step 1.5（含歌词/曲调）和 Stable Audio 3 两个模型族。
- 必填：
model_family,prompt,duration - ACE 可选：
lyrics,language,musical_key - SA3 可选：
negative_prompt,checkpoint - 用例：
"生成30秒欢快钢琴曲"→ ACE Step 1.5 →audio/ace_step_*.wav
5.4 generate_with_controlnet [安全] [条件生成]
功能：ControlNet 条件生成。上传预处理图（姿态/深度/边缘等）+ 文字提示生成图像。
- 必填：
prompt,control_image - 可选：
controlnet_model,strength,negative_prompt,checkpoint,steps,cfg,seed - 用例：上传骨骼图 →
"穿红裙的女孩"→ 生成对应姿态图
5.5 generate_with_ip_adapter [安全] [风格迁移]
功能：IPAdapter 条件生成。上传参考图片 + 文字提示，保持风格/面部特征生成新图。
- 必填：
prompt,image - 可选：
ipadapter_model,weight,negative_prompt,checkpoint - 用例：上传人物照片 →
"穿宇航服"→ 保持面部特征换装
5.6 generate_with_api_node [安全] [API节点]
功能：运行任意 API/合作伙伴节点（如 Flux Pro、Ideogram 等付费 API 节点）。不传 auth 凭证。
- 必填：
class_type,inputs - 可选：
disable_random_seed - 用例：调用
FluxProImageNode→ 付费 API 生成（注意消耗 credits）
5.7 upscale_image [安全] [超分]
功能：ESRGAN 超分辨率。2x/4x 放大，4x 结果超采样回缩获得更锐利输出。需 upscale_models 目录有模型。
- 必填：
image - 可选：
scale(2|4),model - 用例：上传低清图 → 4x 放大 → 输出 4K 锐利图
5.8 remove_background [安全] [去背景]
功能：一键去背景。自动选择本地 RMBG/BRIA 等去背模型，输出透明 PNG。
- 必填：
image - 可选：
model - 用例：上传商品图 → 去背景 → 输出透明 PNG
六、2. 工作流构建（10 个工具）
精细控制每个节点的每个参数。之前测试的 Wan2.1 视频就是走这条路。
6.1 create_workflow [安全]
功能：从内置模板创建 API 格式工作流。
- 必填：
template - 可选：
params(checkpoint, prompt, width, height, steps, cfg, seed...) - 模板列表：
txt2img,img2img,upscale,inpaint,controlnet,ip_adapter,ace_step_15,stable_audio_3,remove_background,ltx_video - 用例：
template="txt2img", params={checkpoint:"sdxl_base", prompt:"cat"}→ 完整工作流 JSON
6.2 modify_workflow [安全]
功能：对工作流执行修改操作，支持批量。
- 必填：
workflow,operations[] - 操作类型：
set_input— 修改节点参数add_node— 添加节点remove_node— 删除节点connect— 连接两个节点insert_between— 在两个节点之间插入新节点
- 用例：添加 LoRA 节点 → 连接到模型加载器 → 修改 prompt
6.3 dsl_to_workflow [安全]
功能：将简化的 DSL 文本描述转换为完整 API 格式工作流 JSON。
- 必填：
dsl_text - 用例：
"Load checkpoint → CLIP text encode → KSampler → VAE decode → Save"→ JSON
6.4 workflow_to_dsl [安全]
功能：反向操作，将 API 格式工作流 JSON 转换为可读的 DSL 文本。用于理解/文档化工作流。
- 必填：
workflow
6.5 mermaid_to_workflow [安全]
功能：将 Mermaid 流程图语法转换为 ComfyUI 工作流。适合从架构图快速搭建。
- 必填：
mermaid_text
6.6 workflow_from_image [安全]
功能：从 PNG 图片的 metadata 中提取嵌入的 ComfyUI 工作流。还原别人分享的图的工作流。
- 必填：
image_path - 用例：上传 ComfyUI 生成的 PNG → 提取完整工作流 JSON
6.7 slice_workflow [安全]
功能：将大工作流切分为多个子工作流。用于分段执行或模块化复用。
- 必填：
workflow,slice_points
6.8 strip_workflow [安全]
功能：精简工作流，移除未连接的孤立节点。清理导入的杂乱工作流。
- 必填：
workflow
6.9 validate_workflow [安全]
功能：验证工作流不执行。检查缺失节点类型、断线、无效输出索引、缺失模型等问题。
- 必填：
workflow - 返回：
errors[]+warnings[] - 用例：执行前先验证 → 发现"缺失模型 sd_xl_base" → 修复后再执行
6.10 check_workflow_runtime [安全]
功能：判断工作流是本地 GPU 运行（免费）还是使用付费 API 节点。执行前的成本预估。
- 必填：
workflow - 返回：
LOCAL/API/MIXED - 用例：检查后发现 MIXED → 告知用户"含付费节点 Flux Pro，预计消耗 $0.05"
七、3. 执行与队列（15 个工具）
提交、批量、重跑、取消、队列管理。
7.1 enqueue_workflow [安全]
功能：提交工作流到 ComfyUI 队列执行。返回 prompt_id，结果通过完成通知或 get_job_status 获取。
- 必填：
workflow - 可选：
prompt_id,extra_data
7.2 submit_workflow [安全]
功能：提交工作流的替代接口。与 enqueue_workflow 类似但可能有额外参数处理。
- 必填：
workflow
7.3 submit_batch [安全]
功能：批量提交多个工作流或同一工作流的多组参数。适合网格搜索/批量生成。
- 必填：
workflow,variations[] - 用例：同一 prompt，10 个不同 seed → 一次提交 → 10 张图
7.4 run_saved_workflow [安全]
功能：直接运行 ComfyUI 中已保存的工作流文件（user 目录下的 .json）。
- 必填：
filename - 可选：
overrides - 用例：
"Scene Builder v3.json"→ 直接运行 → 无需重建工作流
7.5 run_workflow_url [安全]
功能：从 URL 下载工作流 JSON 并执行。适合运行 ComfyUI 画廊分享的工作流。
- 必填：
url
7.6 rerun_generation [安全]
功能：重新运行之前的生成任务，使用相同的工作流和参数。
- 必填：
prompt_id
7.7 regenerate [安全]
功能：重新生成，通常改变 seed。快速迭代不同结果。
- 必填：
prompt_id - 可选：
new_seed,overrides
7.8 cancel_job [安全]
功能：取消正在运行的任务。释放 GPU 资源。
- 必填：
prompt_id
7.9 cancel_queued_job [安全]
功能：取消队列中等待的任务（尚未开始执行的）。
- 必填：
prompt_id
7.10 move_queued_job [安全]
功能：调整队列中任务的执行顺序。将紧急任务提前。
- 必填：
prompt_id,direction(up|down|top|bottom)
7.11 edit_queued_job [安全]
功能：编辑队列中等待任务的参数。无需取消重提。
- 必填：
prompt_id,changes
7.12 clear_queue [需确认]
功能：清空整个执行队列。所有等待中的任务将被丢弃。
- 无参数
7.13 lock_workflow [安全]
功能：锁定工作流，防止在 ComfyUI 前端被意外修改。协作场景下保护工作流完整性。
- 必填：
workflow_id
7.14 verify_workflow_lock [安全]
功能：验证工作流锁定状态。检查是否被锁定以及锁定者信息。
- 必填：
workflow_id
7.15 submit_feedback [安全]
功能：提交工作流执行反馈。用于改进模型/工作流推荐。
- 必填：
prompt_id,feedback
八、4. 监控与历史（9 个工具）
任务状态、队列、历史、输出文件、日志。
8.1 get_job_status [安全]
功能：查询任务执行状态。返回 running/success/error 状态和进度信息。
- 必填：
prompt_id
8.2 get_queue [安全]
功能：获取当前执行队列。显示运行中和等待中的所有任务。
- 无参数 → 返回
running[]+pending[]
8.3 get_queued_workflow [安全]
功能：获取队列中特定任务的完整工作流定义和参数。
- 必填：
prompt_id
8.4 get_history [安全]
功能：获取执行历史记录。包含已完成任务的输出信息和参数。
- 可选：
prompt_id,limit
8.5 list_output_images [安全]
功能：列出 output/ 目录的图片和视频文件（含子目录如 video/）。本地递归扫描，最新在前。VHS 视频输出的可靠验证方式。
- 可选：
limit,pattern（文件名过滤） - 用例：
generate_video后 →list_output_images pattern="video"→ 确认 .mp4 存在
8.6 list_assets [安全]
功能：列出已注册的资产列表。资产是 ComfyUI 生成的输出（图片/视频/音频），有唯一 asset_id。
- 可选：
limit,type
8.7 get_asset_metadata [安全]
功能：获取资产的元数据（类型、尺寸、创建时间等），不下载文件内容。
- 必填：
asset_id
8.8 generation_stats [安全]
功能：获取生成统计信息。包含历史生成次数、耗时分布、模型使用频率等。
- 可选：
time_range
8.9 get_logs [安全]
功能：获取 ComfyUI 服务器日志。用于排查执行错误和警告。
- 可选：
limit,level - 用例：任务失败 →
get_logs→ 发现"CUDA out of memory" → 建议减小分辨率
九、5. 媒体操作（10 个工具）
上传、查看、转换、链式管道。
9.1 view_image [安全]
功能：内联查看已注册资产。返回图片字节让 Agent 直接"看到"生成结果，用于审查/对比/反馈。仅图片。
- 必填：
asset_id - 用例：生成图 →
view_image→ Agent 看到图 →"脸部模糊，重新生成"
9.2 get_image [安全]
功能：获取生成图片并保存到本地目录。支持远程 ComfyUI。可用于下载视频/音频文件。
- 必填：
filename - 可选：
type,subfolder,save_dir
9.3 convert_image [安全]
功能：图片格式转换。PNG/JPEG/WebP 互转，可选质量/渐进/无损。可写回 output 目录。
- 必填：
format(png|jpeg|webp) - 可选：
asset_id/path,quality,lossless,out_path
9.4 upload_image [安全]
功能：上传本地图片到 ComfyUI input/ 目录。用于 img2img、ControlNet、IPAdapter 等需要输入图片的工作流。
- 必填：
source_path - 可选：
filename
9.5 upload_video [安全]
功能：上传本地视频文件（mp4/mov/webm/avi/mkv）到 input/ 目录。
- 必填：
source_path - 可选：
filename
9.6 upload_audio [安全]
功能：上传本地音频文件（wav/mp3/flac/ogg/m4a/aac）到 input/ 目录。
- 必填：
source_path - 可选：
filename
9.7 upload_file [安全]
功能：通用文件上传。不限定文件类型，上传到 input/ 目录。
- 必填：
source_path - 可选：
filename
9.8 upload_output [安全]
功能：将本地文件上传到 output/ 目录。较少使用，用于恢复丢失的输出文件等场景。
- 必填：
source_path - 可选：
filename
9.9 stage_output_as_input [安全]
功能：核心管道工具！ 将前一步的输出转为下一步的输入。通过 API 完成转存，兼容自定义 input/output 目录。多阶段管道的必备工具。
- 必填：
filename - 可选：
subfolder,type,kind,as_filename - 用例：生成图 →
stage_output_as_input→ 超分 →stage_output_as_input→ 去背景
9.10 analyze_color [安全]
功能：分析图片颜色分布。返回主色调、色温、对比度等信息。用于调色参考或质量检查。
- 必填：
image（filename 或 asset_id）
十、6. 模型管理（5 个工具）
搜索、下载、列出、删除模型。
10.1 list_local_models [安全]
功能：列出本地所有模型（含 extra_model_paths.yaml 配置的共享路径）。按类型分类返回。
- 可选：
type(checkpoints/loras/vae/controlnet...) - 实测数据：57 checkpoints / 177 loras / 34 diffusion_models / 45 controlnet / 16 text_encoders / 22 vae / 16 ipadapter / 12 clipvision
10.2 search_models [安全]
功能：搜索 HuggingFace Hub 上的模型。只读网络查询，不下载。返回 modelId、作者、下载数、点赞数。
- 必填：
query - 可选：
filter,limit - 用例：
search_models "SDXL"→ 找到模型 →download_model下载
10.3 download_model [需确认]
功能：从 URL 下载模型到 models/ 目录。支持 HuggingFace/HTTP(S)/S3/Azure。本地模式流式下载带进度，远程模式通过 Manager 下载。
- 必填：
url,target_subfolder - 可选：
filename,auth
⚠️ 用户安全准则：下载前必须先询问用户，由用户手动处理模型放置。
10.4 download_civitai_model [需确认]
功能：从 CivitAI 下载模型。通过 model_id 或 model_version_id 解析下载链接。Gated 模型需要 CIVITAI_API_TOKEN。
- 必填：
target_subfolder - 可选：
model_id,model_version_id,filename
⚠️ 遵守用户准则：先询问，不自动下载到默认目录。
10.5 remove_model [危险]
功能：删除本地模型文件。跨所有配置根目录解析路径。仅本地模式。路径遍历和绝对路径转义被拒绝。
- 必填：
path（相对models/的路径，如checkpoints/old_model.safetensors）
⚠️ 不可逆操作，Agent 不应主动使用，需用户明确确认。
十一、7. 自定义节点管理（14 个工具）
用户安全准则：根据既定的外科手术式安装原则，Agent 不应通过 MCP 自动安装/重装/更新自定义节点。以下工具标注
[需确认]的，Agent 使用前必须获得用户明确同意，并遵守：git clone→ 审查requirements→ 清洗版本锁 →--no-deps安装 → 重启测试 的流程。
11.1 list_installed_nodes [安全]
功能：列出所有已安装的自定义节点包，含版本和启用/禁用状态。
- 无参数
- 实测：本地 320 个节点 100% 加载
11.2 search_custom_nodes [安全]
功能：搜索 ComfyUI Registry 上的节点包。只读网络查询。返回 id、名称、作者、安装数、最新版本。
- 必填：
query - 可选：
limit,page
11.3 get_node_info [安全]
功能：查询运行中 ComfyUI 的 /object_info 端点，获取已安装节点类型的详细信息（输入/输出/参数）。
- 必填：
node_type
11.4 get_node_pack_details [安全]
功能：获取 Registry 上节点包的完整详情：描述、作者、许可证、仓库、安装数、节点类型列表、版本日志。
- 必填：
id（registry pack id）
11.5 install_custom_node [需确认]
功能：通过 registry id / git URL / 名称安装节点包。使用 ComfyUI-Manager HTTP API。安装后需重启 ComfyUI。
- 必填：
id - 可选：
source,version,ref,mode,channel
11.6 reinstall_custom_node [需确认]
功能：重装节点包（先卸载再安装）。用于修复损坏的安装。需重启 ComfyUI。
- 必填：
id - 可选：
version,mode,channel
11.7 update_custom_node [需确认]
功能：更新节点包，或传 'all' 更新所有包。使用 Manager HTTP API + cm-cli 后备。
- 必填：
id（'all'表示全部） - 可选：
mode,channel,useCmCli
11.8 fix_custom_node [需确认]
功能：修复节点包的安装和 Python 依赖。单包用 Manager API，'all' 用 cm-cli 子进程。
- 必填：
id（'all'表示全部） - 可选：
mode,channel,useCmCli
11.9 verify_custom_node [安全]
功能：验证节点包能否正常加载。重启 ComfyUI 后检查 /object_info 中是否出现该包的 class_types。不修改环境。
- 可选：
name,class_types[],restart
11.10 publish_custom_node [危险]
功能：发布自定义节点包到 Comfy Registry。不可逆的外部操作。需要 REGISTRY_ACCESS_TOKEN。作者循环的最后一步。
- 可选：
name,path
11.11 scaffold_custom_node [需确认]
功能：从模板生成新节点包到 custom_nodes/。写 pyproject.toml、__init__.py、sample node。作者循环的第一步。
- 必填：
name,display_name - 可选：
category,description,publisher_id,with_frontend,with_ci
11.12 install_workflow_dependencies [需确认]
功能：分析工作流需要的节点包并自动安装缺失的。通过 ComfyUI-Manager 执行。
- 必填：
workflow
11.13 sync_node_dependencies [需确认]
功能：同步所有已安装节点包的 Python 依赖（comfy-cli node uv-sync）。本地模式专用。
- 无参数
11.14 update_all [需确认]
功能：更新所有已安装的自定义节点包。不等同于更新 ComfyUI 核心（用 update_comfyui）。
- 无参数
十二、8. 模板与技能包（7 个工具）
工作流模板、MCP 内置技能、一键安装包。
12.1 list_workflow_templates [安全]
功能：列出所有工作流模板。来自 119 个自定义节点包。
- 无参数
- 实测：678 个模板，ComfyUI 前端 Templates 浏览器可查看
12.2 list_skills [安全]
功能：列出 MCP 内置技能。每个含构建指南。
- 无参数
- 实测：32 个技能（wan-t2v-video, flux-txt2img, z-image-txt2img 等）
12.3 read_skill [安全]
功能：读取特定技能的详细内容（构建步骤、所需节点、参数说明）。
- 必填：
skill_name - 用例：
read_skill "wan-t2v-video"→ 获取 Wan2.1 文生视频的完整构建指南
12.4 list_packs [安全]
功能：列出一键安装包。每个包含节点+模型+工作流。
- 无参数
- 实测：54 个包（WAN/Z-Image/LTX/Qwen/Ideogram/ERNIE/Krea2/ANIMA），全部本地 GPU 免费运行
12.5 read_pack_workflow [安全]
功能：读取安装包内的工作流 JSON。这是该模型族的专家级工作流，应作为搭建工作流的权威参考。
- 必填：
name - 用例：
read_pack_workflow "krea2-txt2img-manual"→ 获取 Krea2 完整工作流
12.6 apply_manifest [需确认]
功能：应用设置清单：安装节点包 + 下载模型 + pip 安装。一键配置完整环境。每项独立报告成功/跳过/失败。
- 可选：
manifest（内联对象）,path（文件路径） - 用例：
apply_manifest path="packs/ltx-2.3-txt2vid/manifest.yaml"→ 一键装 LTX 环境
12.7 generate_node_skill [安全]
功能：为 ComfyUI 自定义节点包生成 Claude SKILL.md 技能文档。自动扫描节点类型并生成使用说明。
- 必填：
pack_name
十三、9. 工作区与路径（9 个工具）
保存、加载、额外路径管理。
13.1 get_workspace [安全]
功能：获取当前 ComfyUI 工作区路径。工作区决定模型、输出、用户数据的存储位置。
- 无参数
13.2 list_workspaces [安全]
功能：列出所有已配置的 ComfyUI 工作区。
- 无参数
13.3 set_default_workspace [需确认]
功能：持久化设置默认 ComfyUI 工作区路径到 MCP 配置文件。
- 必填：
path
13.4 list_workflows [安全]
功能：列出 ComfyUI 用户目录中保存的工作流文件。
- 无参数 → 返回文件名列表
- 实测：80+ 个用户工作流
13.5 save_workflow [安全]
功能：保存工作流到 ComfyUI 用户目录。可设置文件名。
- 必填：
workflow - 可选：
filename
13.6 get_workflow [安全]
功能：获取保存的工作流原始 JSON。用于 enqueue_workflow 或 modify_workflow。
- 必填：
filename
13.7 list_extra_paths [安全]
功能：查看 ComfyUI 额外搜索路径配置（extra_model_paths.yaml）。
- 无参数
- 实测：配置了 G 盘 SD WebUI 共享路径
13.8 add_extra_path [需确认]
功能：添加目录到 extra_model_paths.yaml 配置。用于挂载额外的模型存储路径。
- 必填：
name,path,type - 用例：添加 K 盘模型目录 → ComfyUI 自动识别新模型
13.9 remove_extra_path [需确认]
功能：从 extra_model_paths.yaml 移除路径配置。
- 必填：
name
十四、10. 系统运维（15 个工具）
健康检查、VRAM 管理、启停、更新、配置。
14.1 health_check [安全]
功能：飞行前诊断！ 一次调用聚合所有关键信号：版本/GPU/VRAM/RAM/队列深度/模型分类填充/最近错误。任务失败排查首选。
- 可选：
model_categories[],recent_errors - 用例：任务失败 →
health_check→ 发现 VRAM 仅剩 0.5GB → 建议清空 VRAM 或减小分辨率
14.2 get_system_stats [安全]
功能：获取系统信息：GPU 设备、VRAM 总量/空闲、ComfyUI/Python/PyTorch 版本、OS。
- 无参数
- 实测：RTX 3090 24GB
14.3 get_environment [安全]
功能：获取 ComfyUI 环境信息（comfy-cli env）。运行实例、Python 路径、COMFYUI_PATH 等。
- 无参数
14.4 get_defaults [安全]
功能：获取当前默认配置值。这些默认值在 generate_image 等高级 API 未指定参数时使用。
- 无参数
14.5 set_defaults [需确认]
功能：设置默认配置值。影响后续所有生成调用的默认参数（checkpoint、sampler、steps、cfg 等）。
- 必填：
defaults（key-value pairs）
14.6 suggest_settings [安全]
功能：根据本地环境和已安装模型，建议合理的默认设置。智能配置助手。
- 无参数
14.7 clear_vram [需确认]
功能：清空 GPU VRAM 缓存。释放被模型占用的显存。OOM 时的急救手段。
- 无参数
- 用例：连续生成后 VRAM 碎片 →
clear_vram→ 恢复满显存
14.8 start_comfyui [需确认]
功能：启动本地 ComfyUI 实例。需要 COMFYUI_PATH。启动参数从配置读取。
- 可选：
args
14.9 stop_comfyui [危险]
功能：停止运行中的 ComfyUI 实例。正在执行的任务会被中断。
- 无参数
14.10 restart_comfyui [需确认]
功能：重启 ComfyUI。安装/更新节点后通常需要重启才能加载新节点。
- 无参数
14.11 install_comfyui [需确认]
功能：安装新的 ComfyUI 实例到指定路径。
- 必填：
path - 可选：
version
14.12 update_comfyui [需确认]
功能：更新 ComfyUI 核心（git pull）。不影响自定义节点。
注意：用户有自己的升级流程（
comfyui_post_update.py），Agent 不应主动调用。
- 无参数
14.13 configure_manager [需确认]
功能：配置 ComfyUI-Manager 设置（安全级别、网络模式等）。
- 必填：
config
14.14 self_update [需确认]
功能：MCP 自身更新。检查/应用 comfyui-mcp npm 包的最新版本。更新后需重新连接。
- 可选：
action(status|update)
14.15 install_panel [需确认]
功能：安装/更新 ComfyUI 侧边栏面板（comfyui-agent-panel）。安装后需重启 ComfyUI。
- 可选：
action(status|install|update|reinstall)
十五、11. 可视化分析（6 个工具）
流程图、层级图、依赖分析、API 节点 schema。
15.1 visualize_workflow [安全]
功能：将工作流 JSON 转为 Mermaid 流程图。节点按类别分组，连线标注数据类型。含参数值。
- 必填：
workflow - 可选：
show_values,direction(LR|TB)
15.2 visualize_workflow_hierarchical [安全]
功能：将大型工作流转为层级图。自动检测逻辑分区，支持 overview/detail/list/summary 四种视图。适合 20+ 节点的工作流。
- 必填：
workflow - 可选：
view,section,show_values,direction
15.3 analyze_workflow [安全]
功能：分析已保存的工作流，返回结构化文本（非原始 JSON）。含分区、节点设置、连接、数据流。AI 理解工作流的首选工具。
- 必填：
filename - 可选：
view(summary|overview|detail|list|flat),section - 用例：
analyze_workflow "Scene Builder v3.json"→ Agent 理解工作流结构 → 建议优化
15.4 extract_workflow_dependencies [安全]
功能：分析工作流依赖哪些自定义节点包。映射 class_type 到节点包，报告已安装/缺失。远程可用。
- 必填：
workflow - 用例：导入外部工作流 →
extract_dependencies→ 发现缺失节点 → 告知用户
15.5 list_api_nodes [安全]
功能：列出 ComfyUI 上可用的 API/合作伙伴节点（如 Flux Pro、Ideogram 等付费节点）。
- 无参数
15.6 get_api_node_schema [安全]
功能：获取特定 API 节点的输入 schema。列出可见输入、隐藏输入（服务端填充 auth）、输出。
- 必填：
class_type - 用例：
get_api_node_schema "FluxProImageNode"→ 了解参数 →generate_with_api_node
十六、12. 快照与二分排查（8 个工具）
节点快照保存恢复、二分排查崩溃节点。
16.1 save_node_snapshot [需确认]
功能：保存当前自定义节点和版本状态的快照。大版本更新前的回滚保险。
- 可选：
name
16.2 list_node_snapshots [安全]
功能：列出所有可用的节点快照。
- 无参数
16.3 restore_node_snapshot [需确认]
功能：恢复到之前的节点快照。Manager 在下次重启时应用变更。
- 必填：
name
16.4 bisect_start [需确认]
功能：开始二分排查会话。启用一半节点禁用另一半，用 bisect_good/bisect_bad 引导搜索。排查"哪个节点导致问题"。
- 无参数
- 用例：ComfyUI 启动崩溃 →
bisect_start→ 测试 →bisect_bad→ 缩小范围 → 找到问题节点
16.5 bisect_good [需确认]
功能：标记当前启用的节点集合为 GOOD（问题不存在）。缩小搜索范围到另一半。
- 无参数
16.6 bisect_bad [需确认]
功能：标记当前启用的节点集合为 BAD（问题存在）。继续在当前范围内二分。
- 无参数
16.7 bisect_status [安全]
功能：报告当前二分排查会话状态：idle/running/resolved，当前启用的节点集，进度。
- 无参数
16.8 bisect_reset [需确认]
功能：重新启用所有自定义节点并清除二分会话。中止排查或搜索完成后恢复。
- 无参数
十七、13. 其他（3 个工具）
17.1 report_issue [安全]
功能：向 comfyui-mcp 项目报告问题/bug。自动附带环境信息。
- 必填：
title,body - 可选：
labels
17.2 submit_feedback [安全]
功能：提交功能反馈或建议。不同于执行反馈（在 7.15 中）。
- 必填：
feedback
17.3 get_embeddings [安全]
功能：列出可用的 embedding 模型（Textual Inversion）。用于 prompt 中引用 embedding。
- 无参数
十八、Agent 使用指南：六大场景
场景 1：日常生成
用户："画一只戴帽子的猫"
→ generate_image prompt="a cat wearing a hat"
→ view_image asset_id=xxx (Agent 看到结果)
→ 不满意？regenerate prompt_id=xxx new_seed=true
入口工具：generate_image / generate_video / generate_audio。参数不填用默认值。生成后 view_image 看结果，不满意 regenerate 换 seed。
场景 2：精细控制
用户："用 SDXL base 模型，20步，CFG 7.5，dpmpp_2m 采样器生成"
→ create_workflow template="txt2img" params={checkpoint, steps, cfg, sampler...}
→ modify_workflow operations=[add LoRA node, connect...]
→ validate_workflow (检查无误)
→ enqueue_workflow (执行)
→ get_job_status → list_output_images
create_workflow + modify_workflow + validate_workflow + enqueue_workflow。能精确控制每个节点的每个参数。之前测试的 Wan2.1 视频就是走这条路。
场景 3：多阶段管道
用户："生成图 → 超分 → 去背景"
→ generate_image → stage_output_as_input → upscale_image → stage_output_as_input → remove_background
stage_output_as_input 是链式处理核心，通过 API 完成输出转输入，不涉及手动文件操作。
场景 4：工作流逆向
用户："这张图很好看，帮我复现"
→ upload_image source_path="reference.png"
→ workflow_from_image image_path="input/reference.png" (提取工作流)
→ modify_workflow operations=[set_input prompt="..."] (微调)
→ enqueue_workflow (重新执行)
从 PNG 提取工作流 → 修改 → 重新执行。快速复现别人的效果。
场景 5：故障排查
用户："生成失败了"
→ health_check (一键诊断：GPU/VRAM/队列/模型/错误)
→ get_logs (看详细日志)
→ clear_vram (释放显存)
→ 仍然崩溃？bisect_start → bisect_good/bad → 找到问题节点
场景 6：Agent 不应主动使用的工具
以下工具遵循用户既有的安全流程，由用户手动执行：
| 工具 | 原因 |
|---|---|
install_custom_node | 遵守外科手术式安装准则 |
reinstall_custom_node | 同上 |
update_custom_node | 同上 |
update_all | 批量更新可能破坏环境 |
fix_custom_node | 依赖修复可能踩坏环境 |
install_workflow_dependencies | 自动安装缺失节点 |
sync_node_dependencies | 批量同步依赖 |
remove_model | 不可逆删除 |
stop_comfyui | 中断运行中任务 |
update_comfyui | 用户有自己的升级流程 |
publish_custom_node | 不可逆外部操作 |
scaffold_custom_node | 写入 custom_nodes 目录 |
apply_manifest | 一键装环境 |
clear_queue | 丢弃所有等待任务 |
十九、实测环境信息
| 项目 | 版本/规格 |
|---|---|
| ComfyUI | v0.27.0 |
| 自定义节点 | 320 个，100% 加载 |
| comfy-kitchen | v0.2.16 |
| MCP 服务器 | artokun/comfyui-mcp v0.24.x |
| MCP 工具数 | 115 |
| GPU | RTX 3090 24GB |
| Python | 3.12 |
| PyTorch | 2.7.1+cu126 |
| CUDA | 12.6 |
| 工作流模板 | 678 个（来自 119 个节点包） |
| MCP 技能 | 32 个 |
| 安装包 | 54 个 |
| 用户保存工作流 | 80+ 个 |
| 模型库存 | 57 checkpoints / 177 loras / 34 diffusion_models / 45 controlnet 等 |
系列导航：
- 文章 5：本地 ComfyUI MCP 自建方案
- 文章 6：保姆级配置教程
- 文章 7：WorkBuddy 使用手册
- 文章 8：Wan2.1 文生视频实战
- 本文（文章 9）：115 工具全景解析
HTML 交互版：
comfyui-mcp-115-tools-panorama.html
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