أعدّ خادم MCP لِ ComfyUI حتى يتمكن Claude من وضع سير العمل المحلي في قائمة الانتظار وتشغيله من نافذة الدردشة. تعرّف على الفرق بين الخوادم الرسمية والخوادم المجتمعية، وأوامر التثبيت الدقيقة، وحدود العتاد، وقواعد الأمان، وخيار احتياطي مستضاف لأيام الانشغال.
تخيّل أنك تكتب جملة واحدة في Claude، ثم تذهب إلى المطبخ، وتعود لتجد مجلدًا يضم صورًا مكتملة أنتجتها بطاقة الرسوميات الموجودة تحت مكتبك. لا طابور رفع، ولا رسوم على كل صورة، ولا أمر نصي يغادر شبكتك. هذا هو الوعد الذي يقدمه خادم MCP لـ ComfyUI. يقع الخادم بين Claude وتثبيت ComfyUI المحلي، فيستطيع المساعد أن يعرض عقدك، ويتحقق من صحة سير العمل، ويضعه في قائمة الانتظار، وينتظر اكتمال المهمة، ثم يعيد النتيجة، كل ذلك من نافذة دردشة عادية. يوضح هذا المقال كيف تترابط الأجزاء، وما الخوادم المتوفرة اليوم، والأوامر الدقيقة لإعداد أحدها، والمزالق التي تُضيّع وقتًا طويلًا. كل أمر واسم أداة وارد أدناه مأخوذ من الوثائق الخاصة بالمشاريع، وجرى التحقق منه في 6 أكتوبر 2026. افتح ملف README للخادم الذي تختاره قبل نسخ أي شيء، فهذه المشاريع تتطور بسرعة.
ComfyUI محرر قائم على العُقد لخطوط أنابيب الانتشار. تربط مُحمِّل checkpoint ومُرمِّز نص ومُعيِّن عينات وعُقدة حفظ، ثم تضغط على زر Queue فتدخل في قائمة الانتظار. يمكن حفظ المخطط بصيغة JSON، وهذه التفصيلة هي ما يجعل كل شيء قابلًا للبرمجة. MCP، أي بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol)، معيار مفتوح يتيح لعميل ذكاء اصطناعي مثل Claude Code أو Claude Desktop استدعاء أدوات خارجية. يغلّف خادم MCP لـ ComfyUI التثبيت المحلي في مجموعة من الأدوات المسماة التي يستطيع Claude استدعاءها بنفسه.
تبدو التجربة الأولى غريبة، لأنك تتوقف عن سحب العُقد وتبدأ في وصف الغرض. يقرأ Claude ما يحتويه تثبيتك فعلًا، ويختار سير عمل مناسبًا، ويملأ الأمر النصي والإعدادات، ثم يشغّله.
| العامل | ComfyUI المحلي عبر MCP | واجهة API مستضافة لتوليد الصور |
|---|---|---|
| التكلفة لكل صورة | الكهرباء، بعد أن تمتلك العتاد | فوترة لكل صورة أو لكل ثانية |
| الخصوصية | تبقى الأوامر النصية والمخرجات على جهازك | تنتقل الأوامر النصية إلى طرف ثالث |
| العُقد المخصصة وLoRA | كل ما يمكنك تثبيته | فقط ما يدرجه المزوّد |
| السرعة على وحدة GPU قوية | ثوانٍ، دون طابور مشترك | تعتمد على حمل المزوّد |
| جهد الإعداد | حقيقي، خصص له عصر يوم كاملًا | دقائق |
| الاستخدام دون اتصال | توليد الصور نعم، أما Claude نفسه فلا | لا |
💡 نصيحة: التشغيل المحلي لا يعني أنه مجاني. الكهرباء وتآكل العتاد والساعات التي تقضيها في صيانة العُقد المخصصة كلها تكاليف حقيقية. يؤتي ثماره عندما تولّد الصور كثيرًا، أو تحتاج إلى الخصوصية، أو تعتمد على عقدة مخصصة أو LoRA لا تقدمها أي خدمة مستضافة.
تتعاون ثلاثة برامج، ومن المفيد أن تفصلها في ذهنك عندما يحدث خلل ما.
You (chat) -> Claude client -> MCP server -> ComfyUI (127.0.0.1:8188) -> GPU
|
v
output folder -> Claude reads the result
يبدأ عميل Claude (Claude Code أو Claude Desktop) تشغيل خادم MCP أو يتصل به، ويتلقى قائمة أدواته. يتواصل خادم MCP مع ComfyUI، الذي يستمع على المنفذ 8188 افتراضيًا. يقترح ملف README الخاص بالخادم المجتمعي اختبار هذا الاتصال باستخدام curl http://localhost:8188/system_stats قبل أن تلوم أي شيء آخر. إذا فشل هذا الاستدعاء، فلن تُصلح أي إعدادات MCP المشكلة.
توجد عدة خوادم MCP لـ ComfyUI. يستحق خادمان المعرفة: الخادم الرسمي من فريق Comfy، وخادم مجتمعي شائع مبني حول ملفات سير العمل. وهناك خيار ثالث هو comfy-mcp-server من lalanikarim، ويتبع نهجًا أخف، ويستحق النظر إن كنت تحتاج فقط إلى استدعاءات أساسية لتحويل النص إلى صورة.
تصف وثائق Comfy الخادم comfy-local-mcp بوصفه الطريقة الرسمية من الفريق لتشغيل تثبيت ComfyUI محلي عبر وكلاء الذكاء الاصطناعي. يُثبَّت من PyPI باسم comfy-mcp، ويعرض أمرًا برمجيًا يحمل الاسم نفسه.
ما تحتاجه أولًا:
comfy-cli بالإصدار 1.14.0 أو أحدث في PATH الخاص بكcomfy launchتشمل أدواته الموثقة server_info، وrun_workflow، وjob_status، وwait_for_job، وfetch_outputs، وlaunch_comfyui، وstop_comfyui، وsearch_templates، وsearch_nodes، وget_node، وlist_nodes، وsearch_models، وvalidate_workflow. وهناك ملاحظتان من الوثائق تستحقان الانتباه. يقرأ الخادم تثبيتك الحي، بما في ذلك العُقد المخصصة، فيرى Claude ما لديك فعلًا. كما أن النماذج الشريكة التي تعمل عبر ComfyUI ما زالت تستهلك نقاطًا من السحابة، رغم أن المخطط يعمل محليًا.
يسلك المشروع المجتمعي comfyui-mcp-server، المنشور على GitHub من joenorton، طريقًا مختلفًا. تضع ملفات JSON لسير العمل في مجلد workflows/، فيصبح كل ملف أداة قابلة للاستدعاء. يعمل الخادم كخدمة HTTP مستقلة، وعنوانها الافتراضي http://127.0.0.1:9000/mcp، ويحتاج إلى Python 3.8 أو أحدث مع ComfyUI محلي.
| المجموعة | الأدوات |
|---|---|
| التوليد | generate_image، generate_song، regenerate |
| العرض | view_image |
| المهام | get_queue_status، get_job، cancel_job |
| الأصول | list_assets، get_asset_metadata |
| الإعدادات | list_models، get_defaults، set_defaults |
| سير العمل | list_workflows، run_workflow |
| النشر | get_publish_info، set_comfyui_output_root، publish_asset |
اختر الخادم الرسمي عندما تريد أن يفحص Claude العُقد، ويبحث في القوالب، ويتحقق من صحة المخططات. اختر الخادم المجتمعي عندما تملك ملفات سير عمل مضبوطة مسبقًا وتريد أن يتصرف كل ملف كزر مستقل.
نفّذ الخطوات بالترتيب، واختبر كل طبقة قبل إضافة التي تليها.
بعد أن يعمل ComfyUI وcomfy-cli بالفعل، ثبّت الخادم وسجّله بأمر واحد:
pip install comfy-mcp
comfy launch
claude mcp add comfy-mcp -e COMFY_BIN=/path/to/venv/bin/comfy -- comfy-mcp
يشير COMFY_BIN إلى الملف التنفيذي comfy داخل البيئة الافتراضية التي يوجد فيها comfy-cli. المسار الخاطئ هنا هو السبب الأكثر شيوعًا لبدء الخادم ثم عجزه عن أداء أي شيء.
بالنسبة إلى Claude Desktop، أضف الخادم إلى claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"comfy-mcp": {
"command": "comfy-mcp",
"env": { "COMFY_BIN": "/path/to/venv/bin/comfy" }
}
}
}
أعد تشغيل التطبيق بالكامل بعد الحفظ. إعادة التشغيل الجزئية تُبقي قائمة الأدوات القديمة.
git clone https://github.com/joenorton/comfyui-mcp-server.git
cd comfyui-mcp-server
pip install -r requirements.txt
python main.py --port 8188 # run inside your ComfyUI folder
python server.py # run inside the MCP server folder
ثم أضف ملف .mcp.json إلى جذر مشروعك:
{
"mcpServers": {
"comfyui-mcp-server": {
"type": "streamable-http",
"url": "http://127.0.0.1:9000/mcp"
}
}
}
أعد تشغيل عميل الذكاء الاصطناعي، ويجب أن تظهر الأدوات.
في الخادم المجتمعي، يتطلب عرض مخطط ثلاث عادات. صدّر سير العمل بصيغة API، واستبدل القيم التي تريد أن يتحكم فيها Claude بعناصر نائبة، واحفظه في workflows/. يصبح اسم الملف اسمًا للأداة، فيمكن استدعاء product_shot.json باسم product_shot.
| العنصر النائب | يصبح |
|---|---|
PARAM_PROMPT | معامل نصي مطلوب |
PARAM_INT_STEPS | عدد صحيح اختياري، مثل خطوات أخذ العينات |
PARAM_FLOAT_CFG | عدد عشري اختياري، مثل مقياس التوجيه |
يمكن أن تُحفظ القيم الافتراضية في ~/.config/comfy-mcp/config.json، أو في متغيرات البيئة COMFY_MCP_DEFAULT_*، أو تُغيَّر وقت التشغيل عبر أداة set_defaults.
تحدد ذاكرة الفيديو ما يمكنك تشغيله، أكثر بكثير من السرعة الخام. كقاعدة تقريبية، تعمل نقاط checkpoint القديمة من فئة Stable Diffusion على البطاقات المتواضعة، وتعمل نقاط checkpoint من فئة SDXL بارتياح مع نحو 8 غيغابايت، بينما تحتاج النماذج الأكبر مثل نقاط checkpoint من نوع Flux Dev عادةً إلى 12 غيغابايت أو أكثر، ما لم تستخدم نسخة مكمّاة. تحقق من بطاقة النموذج لكل checkpoint، لأن هذه الأرقام تتغير مع كل إصدار. لا تضيف طبقة MCP تقريبًا أي حمل. فـClaude والخادم خفيفان، ووحدة GPU هي التي تقوم بالعمل.
يمكن لتثبيت ComfyUI مع عُقد مخصصة أن ينفّذ أي شيفرة Python. هذا مقبول على جهازك الخاص، وخطير في أي مكان آخر، لذا التزم بثلاث قواعد:
إذا أردت الوصول إلى الجهاز من غرفة أخرى، فاستخدم VPN أو نفقًا عبر SSH بدلًا من فتح المنافذ. الرف نفسه الظاهر في الصورة أعلاه مناسب لذلك: صندوق صغير يعمل دائمًا وموصول بسلك أفضل من حاسوب محمول على Wi-Fi.
تقع معظم الأعطال ضمن أربع مجموعات:
comfy launch أو python main.py --port 8188، ثم أعد اختبار system_stats.validate_workflow، ثم استخدم search_nodes وsearch_models لتحديد ما هو غائب. ثبّت حزمة العُقد، وأعد تشغيل ComfyUI، وجرّب مرة أخرى.💡 نصيحة: اطلب من Claude أن يعرض نص الخطأ الدقيق من المهمة، لا ملخصًا له. تذكر رسائل خطأ ComfyUI اسم العُقدة الفاشلة، وهذا يحوّل الفشل الغامض إلى إصلاح يستغرق عشر ثوانٍ.
ابدأ بمخطط تثق به من قبل، حتى يشير أي خلل إلى إعداد MCP لا إلى خط أنابيب غير مكتمل. سير عمل أساسي لتحويل النص إلى صورة بنقطة checkpoint واحدة هو الاختبار الأول المناسب. وحين يعمل عبر الدردشة، انتقل إلى مخططات كانت مرهقة التشغيل يدويًا.
هنا تتفوق الدردشة على محرر العُقد. يمكنك أن تقول: "أنشئ ست نسخ من هذا المنتج على خلفية من الكتان، وغيّر اتجاه الضوء فقط، واحتفظ بالبذرة ثابتة للثلاث الأولى." يضبط Claude المعاملات، ويضع المهام في القائمة، وينتظر، ويعرض الملفات. ومع أدوات regenerate وget_queue_status في الخادم المجتمعي، يمكنك أيضًا أن تطلب تنويعة إضافية لنتيجة محددة دون إعادة بناء أي شيء.
دفعات أولى جيدة:
يبني شخص واحد مخططًا ويضبطه، ويحفظه كسير عمل بالاسم، ويشغّله الآخرون بجملة. لا يحتاج أحد غيره إلى معرفة أي مُعيِّن عينات أو وزن LoRA مدمج فيه. ضع مجلد سير العمل تحت التحكم في الإصدارات، وستشارك الفرق نمطًا بصريًا كما تشارك الشيفرة.
يمكن أيضًا تحويل الصور الثابتة النهائية إلى حركة. يمكن أن يذهب تصيير من خط الأنابيب المحلي إلى Wan 2.7 I2V لتحريك صورة واحدة، ويُنتج Seedance 2.0 مقاطع فيديو من تحويل النص إلى فيديو مع صوت مدمج عندما تبدأ من الكلمات بدلًا من صورة.
تتوقف الأجهزة المحلية عن العمل أحيانًا. وحدة GPU مشغولة بدفعة طويلة، أو أنت بعيد عن مكتبك، أو تحتاج إلى التحكم بالصور المرجعية دون تنزيل checkpoint. يعني الاحتفاظ ببديل مستضاف ألا يعتمد أي موعد نهائي على جهاز واحد. يولّد Flux 2 Pro الصور من النص وحده، أو من حتى ثماني صور مرجعية، بمخرجات تصل إلى 4 ميغابكسل.
كيفية استخدام Flux 2 Pro على PicassoIA
custom وأدخل عرضًا وارتفاعًا بمضاعفات 32.| الإعداد | الخيارات | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|
| نسبة العرض إلى الارتفاع | 1:1، 16:9، 3:2، 2:3، 4:5، 5:4، 9:16، 3:4، 4:3، مخصص، مطابقة الصورة المدخلة | 1:1 |
| الدقة | 0.5 ميغابكسل، 1 ميغابكسل، 2 ميغابكسل، 4 ميغابكسل، مطابقة الصورة المدخلة | 1 ميغابكسل |
| صيغة المخرجات | WebP، JPG، PNG | WebP |
| جودة المخرجات | من 0 إلى 100 | 80 |
| هامش السلامة | من 1 (صارم) إلى 5 (متساهل) | 2 |
💡 نصيحة: صِغ الأوامر النصية الأولية باستخدام نموذج لغوي أولًا. يمكن لـClaude Sonnet 5 على PicassoIA أن يحوّل فكرة أولية إلى ثلاثة إصدارات من الأوامر النصية، ويمكنك اختبارها على Flux 2 Pro أو في ComfyUI المحلي لترى أي صياغة يفضلها كل خط أنابيب.
لديك الآن الصورة الكاملة: Claude كواجهة، وخادم MCP كمترجم، وComfyUI كمحرك، ووحدة GPU الخاصة بك كمصنع. أعدّه مرة واحدة، وستحل جملة واحدة محل عشرين دقيقة من توصيل العُقد.
لكن قبل أن تقضي فترة بعد الظهر في الإعداد، خصص عشر دقائق لترى ما تفعله أفضل النماذج المستضافة بأوامرك النصية. افتح Picasso IA، وجرّب Flux 2 Pro أو Seedream 4.5، واكتب الأمر النصي الذي كنت سترسله إلى جهازك المحلي. قارن النتيجتين جنبًا إلى جنب. ستدرك سريعًا أي المهام تستحق وحدة GPU الخاصة بك، وأيها أسرع عبر الإنترنت. ثم تصفح الكتالوج الكامل على picassoia.com/en/all-models، واختر نموذجًا، وأنشئ صورك الخاصة اليوم.
اختر لغتك
