RunComfy MCP Server
Enables generation of AI videos and images using RunComfy APIs. Supports multiple models for text-to-video, image-to-video, text-to-image, and image-to-image workflows with customizable parameters like aspect ratio, duration, and seed.
README
RunComfy MCP Server
MCP server to generate AI videos and images using the RunComfy APIs.
Setup
- Install dependencies:
cd mcp-servers/runcomfy
bun install
-
Get your API key from: https://www.runcomfy.com/profile
-
Add the configuration to your
~/.windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": {
"runcomfy": {
"command": "bun",
"args": [".../mcp-runcomfy/index.js"],
"env": {
"RUNCOMFY_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
}
}
}
}
- Restart Windsurf
Available tools
runcomfy_generate_video
Generate an AI video. Parameters:
prompt(required): Video descriptionmodel: wan-2.1, wan-2.1-720p, animatediff, svd, kling, minimaximage_url: Image URL for image-to-video modelsduration: Duration in secondsaspect_ratio: 16:9, 9:16, 1:1seed: Seed for reproducibility
runcomfy_generate_image
Generate an AI image (text-to-image). Parameters:
prompt(required): Image descriptionmodel: flux-2-proaspect_ratio: 16:9, 9:16, 1:1seed: Seed for reproducibilityinputs: Advanced model-specific inputs (object)
runcomfy_edit_image
Edit an image (image-to-image). Parameters:
prompt(required): Edit instructionmodel: flux-2-dev-edit, flux-kontext-pro-edit, qwen-edit-next-sceneimage_url: Single image URL (some models)image_urls: Multiple image URLs (some models)aspect_ratio: 16:9, 9:16, 1:1seed: Seed for reproducibilityinputs: Advanced model-specific inputs (object)
runcomfy_check_status
Check the status of a request.
runcomfy_get_result
Get the result (video URL) of a completed request.
runcomfy_cancel
Cancel a queued request.
runcomfy_list_models
List available models plus curated alias maps for video and image.
Usage example
// Generate video
runcomfy_generate_video({
prompt: "A calm person breathing slowly, teal glow, dark background",
model: "wan-2.1",
aspect_ratio: "1:1"
})
// Check status
runcomfy_check_status({ request_id: "abc123" })
// Get result
runcomfy_get_result({ request_id: "abc123" })
// Generate image
runcomfy_generate_image({
prompt: "A minimal flat illustration of a calm person breathing, teal and navy",
model: "flux-2-pro",
aspect_ratio: "1:1"
})
// Edit image
runcomfy_edit_image({
prompt: "Change the background to a dark gradient and add a subtle teal glow",
model: "flux-2-dev-edit",
image_urls: ["https://example.com/input.png"]
})
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。