Comfy-Org 出货很快，下面的状态截至 2026 年 7 月。把它当成定论之前，请先查
docs.comfy.org/agent-tools 的当前状态。
一句话结论
没有本地 GPU，或者想要零配置？ 用 Comfy Cloud。它是官方产品，由构建 ComfyUI 的 团队维护，你不用去想驱动、显存或模型下载。 已经在自己的机器上跑 ComfyUI？ 这就是本项目存在的理由。GPU 已经买过了，模型已经 在磁盘上，Claude 或 ChatGPT 订阅已经覆盖了推理。Comfy-Org 提供什么
Comfy-Org 的 Agent Tools 页面列出了三款相关 产品：
Comfy Cloud MCP 在它擅长的事情上确实好：它通过 MCP 暴露 ComfyUI 引擎，从 Claude Code、
Claude Desktop 和 Codex 用 OAuth 登录，并在你没有 GPU 的情况下托管访问 Kling、Veo、
Seedance、Flux 和 ElevenLabs 这类模型。
本项目提供什么
comfyui-mcp 是一个 MCP 服务器加上一个侧边栏智能体，驱动的是你的 ComfyUI 安装
—— 本地、局域网、VPS 或 RunPod。37 个 MCP 工具、39 个针对具体模型的技能，以及一个
用自然语言编辑实时节点图的面板智能体。
结构上的差别是推理从哪来。本项目与服务商无关：同一套工具和同一块面板可以跑在
Claude、ChatGPT、Gemini、Grok 或 Kimi 上，用你已经在付的订阅；也可以跑在任何兼容
OpenAI 的端点上；或通过 Ollama、LM Studio、llama.cpp 跑免费本地模型 —— 无需账号，
也完全不需要出站网络。
并列对比
在这些情况下选 Comfy Cloud
- 你没有 GPU，或现有的太小，跑不动想用的模型
- 你希望零配置、零维护就能用
- 你宁愿买积分，也不想管 CUDA、显存和 checkpoint 下载
- 团队已经在 Comfy Cloud 上，你想要一个供应商、一张发票
- 你想要构建 ComfyUI 的人提供的官方支持
在这些情况下选 comfyui-mcp
- 你已经有 GPU。 钱已经付过了；云端积分是为你已经拥有的算力再开一张账单。
- 你的工作不能离开这台机器。 NDA 下的客户素材、有授权的训练数据、任何你不能上传 的东西。配合本地模型，什么都不会出去。
- 你想用已经在付的 LLM 订阅。 Claude 或 ChatGPT 套餐已经覆盖推理 —— 智能体不用 再开第二个计量表。
- 你想免费，或想离线。 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 无需账号、无需网络就能跑。 见 本地 LLM。
- 你的安装本身就是重点。 你的自定义节点、你的 LoRA、你的 checkpoint 收藏。智能体 会安装节点并下载模型到你真正在用的那份安装里。
- 你想自己选模型。 不同 LLM 擅长不同事情；LLM 竞技场 用真实 ComfyUI 任务给它们打分，让你凭证据选。见 后端。
「官方本地 MCP 会不会让这个项目多余？」
问得公平，值得正面回答，而不是假装没这回事。 Comfy Local MCP 是面向本地安装的官方驱动，它发布时会是个好驱动。但它和本项目处在 不同一层：它把一个智能体接到 ComfyUI，而comfyui-mcp 还带上智能体本身、能在十一个
服务商和本地运行时上跑的中立后端、侧边栏 UI、针对具体模型的技能，以及节点 / 模型管理。
诚实的读法：如果你只想要「让 Claude Code 和我的本地 ComfyUI 说话」，官方工具最终会覆盖
这一点，你大概就该用它。如果你想带上自己的模型 —— 包括免费本地模型 —— 并让智能体住在
ComfyUI 里面、自己管理这份安装，这才是本项目要填的缺口。
它们也可以组合。本项目也能指向 Comfy Cloud（设置 COMFYUI_API_KEY —— 见
云端部署），所以一份配置就能覆盖本地安装、局域网机器、
VPS 和 Comfy Cloud。
开始使用
快速开始
大约一分钟，对着本地 ComfyUI 跑起 MCP 服务器。
本地 LLM
在 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 上完全离线 —— 无需账号。
后端
Claude、ChatGPT、Gemini、Grok、Kimi，或任何兼容 OpenAI 的端点。
智能体面板
驱动你实时节点图的侧边栏智能体。