comfy-ae-video-factory-mcp
Enables AI video automation pipeline: ComfyUI image-to-video, FFmpeg processing, After Effects template rendering, review, and multi-platform publishing preparation.
README
Comfy AE Video Factory MCP
一个用于 AI 短视频自动化流水线的 MCP Server:把 ComfyUI 图生图/图生视频、FFmpeg 后处理、After Effects 模板包装、审核与多平台发布准备串起来。
设计目标:让 Cursor / Claude Desktop / ChatGPT MCP 客户端可以调用这些工具,自动完成「生成 → 包装 → 审核 → 导出 → 发布包」的流程。
能力
- 调用本地或云端 ComfyUI workflow
- 查询 ComfyUI 任务历史
- 使用 FFprobe 分析视频
- 使用 FFmpeg 转码、裁切、抽帧、拼接
- 生成 AE 自动替换素材 JSX 脚本
- 调用 aerender 渲染 After Effects 模板
- 创建标准化视频生产任务 manifest
- 生成抖音 / 小红书 / B站 / YouTube Shorts / TikTok 发布包配置
- 提供基础内容审核占位接口,便于以后接第三方审核 API
安装
npm install
npm run build
运行
npm start
在 MCP 客户端中配置
{
"mcpServers": {
"comfy-ae-video-factory": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/comfy-ae-video-factory-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"COMFY_LOCAL_URL": "http://127.0.0.1:8188",
"VIDEO_FACTORY_ROOT": "/absolute/path/workspace",
"FFMPEG_BIN": "ffmpeg",
"FFPROBE_BIN": "ffprobe",
"AERENDER_BIN": "/Applications/Adobe After Effects 2025/aerender"
}
}
}
}
Windows 示例:
{
"AERENDER_BIN": "C:\\Program Files\\Adobe\\Adobe After Effects 2025\\Support Files\\aerender.exe"
}
推荐工作流
pipeline_create_job创建生产任务目录和 manifestcomfy_submit_workflow提交 ComfyUI 图生视频 workflowcomfy_get_history查询结果media_probe检查视频规格ffmpeg_transcode统一比例、码率、帧率ae_generate_jsx生成 AE 模板替换脚本ae_render_template调用 aerender 输出最终包装视频review_video_package做审核占位platform_prepare_package生成各平台发布包
AE 模板接入方式
推荐在 AE 工程里预先创建这些占位层:
{{MAIN_VIDEO}}{{TITLE}}{{SUBTITLE}}{{LOGO}}{{CTA}}
然后用本项目生成的 JSX 替换素材和文字,再通过 aerender 输出。
安全说明
这个 MCP Server 会执行本地命令,因此默认限制:
- 所有输入输出文件必须在
VIDEO_FACTORY_ROOT目录下 - FFmpeg 参数走白名单化封装,而不是直接暴露任意 shell
- AE 渲染支持
dryRun,建议先测试命令
GitHub 上传
git init
git add .
git commit -m "init comfy ae video factory mcp"
git branch -M main
git remote add origin git@github.com:YOUR_NAME/comfy-ae-video-factory-mcp.git
git push -u origin main
备注
MCP 官方 TypeScript SDK 支持创建 server、注册 tools,并通过 stdio 或 Streamable HTTP 连接 MCP 客户端。这里使用 stdio,适合本地自动化集成。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。