Comfy MCP 사용법: 연결 확인부터 이미지 저장까지

ComfyUI는 이미지와 영상을 만드는 과정을 노드로 이어 붙이는 프로그램입니다. 노드는 모델 불러오기나 이미지 저장처럼 한 가지 일을 맡는 구성요소이고, 노드를 이어 만든 작업 순서를 워크플로라고 부릅니다.

Comfy MCP는 AI 앱이 이 ComfyUI의 도구를 직접 쓰도록 연결해 주는 서버입니다. MCP(Model Context Protocol)는 AI와 외부 도구가 요청과 결과를 주고받는 규약입니다. 사용자가 "이미지 템플릿을 찾아 줘"라고 말하면 AI가 연결된 도구로 검색하거나 실행합니다.

연결을 마쳤는데 이미지가 나오지 않으면 어디서 막혔는지 알기 어렵습니다. 그래서 이 글은 연결, 검색, 생성, 저장 네 단계를 하나씩 통과하는 순서로 설명합니다. 내용은 2026년 10월 4일 공식 문서 기준입니다.

먼저 실행할 위치를 고릅니다

Comfy MCP는 Comfy Cloud 서버에 연결할 수도 있고, 내 장비에 설치한 ComfyUI에 연결할 수도 있습니다. 두 방식은 계산하는 곳과 결과 파일을 받는 방법이 다릅니다.

클라우드 연결과 로컬 연결의 차이

항목	클라우드 연결Comfy Cloud 서버	로컬 연결내 장비의 ComfyUI
계산하는 곳	Comfy Cloud 서버	연결한 ComfyUI 장비
준비할 것	Comfy 계정 원격 MCP를 지원하는 AI 앱	설치된 ComfyUI와 모델 로컬 MCP 서버
결과를 받는 법	다운로드 주소로 직접 내려받기	output 폴더에 생성 원하는 폴더로 복사
드는 비용	체험, 구독, 크레딧	장비 운영비 외부 유료 모델 사용료

ComfyUI를 설치한 적이 없다면 클라우드 연결로 시작하는 편이 준비할 것이 적습니다. 이미 ComfyUI로 워크플로를 돌리고 있다면 그 환경에 로컬로 연결합니다. 맥에서 돌아가는지, 그래픽카드가 얼마나 필요한지는 쓰려는 모델의 요구 사양이 정합니다.

로컬로 연결해도 외부 파트너 모델을 부르면 그 계산은 외부 서버에서 이뤄지고 크레딧이 나갈 수 있습니다. AI 앱 자체의 구독료와 모델 사용료는 Comfy 비용과 따로 냅니다.

Claude Code에서 클라우드에 연결하기

Claude Code가 설치돼 대화를 할 수 있고 Comfy 계정이 있으면 시작할 수 있습니다. 같은 연결을 이미 추가했을 수 있으니 먼저 /mcp를 열어 comfy-cloud가 있는지 봅니다.

목록에 없다면 Claude Code 대화 입력창에 아래 두 줄을 차례로 입력합니다. 운영체제 터미널이 아니라 Claude Code 안에서 쓰는 명령입니다. 첫 줄은 Comfy가 공개한 플러그인 목록(마켓플레이스)을 추가하고, 둘째 줄은 그 목록에서 클라우드 플러그인을 설치합니다.

이 플러그인은 클라우드 MCP 연결과 전용 명령을 함께 추가합니다. 설치한 뒤 인증까지 마치는 순서는 이렇습니다.

3단계의 브라우저 승인은 OAuth 방식입니다. OAuth는 비밀번호를 AI 대화에 붙여 넣지 않고 브라우저 로그인으로 접근을 허락하는 방식입니다. 연결이 끝나면 /comfy-cloud:search-templates 같은 전용 명령을 쓰거나 평소처럼 문장으로 요청합니다.

Claude Desktop에서는 플러그인 명령 대신 커넥터 설정을 씁니다. Customize > Connectors에서 원격 주소 https://cloud.comfy.org/mcp를 등록하며, 세부 절차는 클라이언트별 안내에 있습니다. 앱마다 설정 방법이 다르므로 지금 쓰는 앱의 안내만 따릅니다.

템플릿 검색으로 연결을 확인합니다

연결이 됐는지는 이미지를 만들지 않고 템플릿을 검색해 보면 알 수 있습니다. 템플릿은 미리 구성해 둔 워크플로 예시입니다. 공식 안내에 따르면 검색은 무료여서 비용 없이 연결과 로그인 상태를 볼 수 있습니다.

연결한 AI 앱에 아래처럼 요청합니다.

Claude Code, comfy-cloud 연결

> Comfy Cloud에서 텍스트로 이미지를 만드는 템플릿 2개를 찾아 주세요. 이번에는 검색과 설명만 해 주세요.

도구 실행 search_templates

이 도구 실행 줄이 있어야 실제로 검색한 결과입니다

템플릿 2개를 찾았습니다.
템플릿마다 이름, 필요한 모델, 입력 항목을 정리했습니다.
이미지 생성은 하지 않았습니다.

답변에서 볼 것은 세 가지입니다. 템플릿마다 실제 이름이나 식별자가 있는지, 텍스트만 넣으면 되는지 아니면 별도 이미지가 필요한지, 그리고 생성 없이 설명만 받았는지입니다. AI가 "찾았다"고 답해도 도구 실행 기록이 없으면 검색이 실제로 됐는지 알 수 없습니다.

결과가 없으면 검색어를 text to image로 바꿔 다시 요청합니다. 권한 오류가 나오면 검색어보다 로그인 상태와 선택한 작업 공간을 먼저 봅니다. 후보가 하나만 나오면 하나만 적고, 모델이나 입력 정보가 빠졌으면 그 템플릿의 상세 정보를 다시 요청합니다. 개수를 맞추려고 이름이나 조건을 짐작으로 채우면 생성 단계에서 틀린 입력을 넣게 됩니다.

공식 문서의 도구 목록 가운데 이 글에서 쓰는 것은 세 가지입니다. search_templates로 후보를 찾고, run_template으로 실행하고, get_output으로 결과를 받습니다. 검색이 됐다면 첫 도구까지 통과한 것이고, 생성 권한과 결과 저장은 나머지 두 도구를 쓸 때 드러납니다.

생성 전에 비용 조건을 봅니다

공식 안내에 따르면 검색은 무료이고, 클라우드에서 이미지를 생성하려면 활성 구독이 있어야 합니다. 신규 사용자에게는 5회 무료 체험이 표시되므로 내 계정에 체험이 적용됐는지, 몇 회 남았는지부터 봅니다. 충전해 둔 잔액만으로는 생성 권한이 생기지 않습니다.

Standard 요금제는 월 결제 20달러, 연 결제 192달러입니다. 요금 페이지에 함께 적힌 월 16달러는 연 결제 금액을 12로 나눈 값이고, 실제로는 192달러를 한 번에 냅니다. 크레딧은 실행할 때 쓰는 단위이며 모델과 실행 시간, 파트너 노드에 따라 소모량이 달라집니다.

생성하기로 했다면 템플릿 하나와 입력을 먼저 정합니다. 예를 들어 상품 상세페이지에 쓸 "흰 배경의 파란 머그컵 한 개, 글자 없음" 이미지 한 장을 만든다면, 요청 전에 아래 항목을 채워 둡니다.

화면에 예상 크레딧이 나오지 않으면 0으로 적지 말고 미확인으로 남깁니다. 그 상태로 생성할지는 남은 체험 횟수와 구독 조건을 보고 정합니다.

완료 메시지가 떠도 파일은 따로 받습니다

클라우드의 get_output은 파일 자체가 아니라 임시 다운로드 주소와 저장 명령을 돌려줍니다. 작업 완료 메시지가 떠도 내 컴퓨터에는 아직 파일이 없습니다.

받은 주소는 서명된 주소, 곧 정해진 시간 동안만 열리도록 인증 정보를 붙인 주소입니다. 주소를 조금이라도 고치면 열리지 않을 수 있고, 만료되면 같은 작업의 결과 주소를 다시 요청합니다. 다운로드에 실패했다고 생성을 다시 돌리면 비용이 한 번 더 나가므로 주소부터 다시 받습니다.

머그컵 예라면 파일을 열어 파란 컵이 한 개인지, 배경이 흰색이고 글자가 없는지, 해상도가 맞는지 봅니다. 같은 결과를 나중에 다시 만들려면 사용한 워크플로와 모델, 입력 설정을 이미지와 함께 남겨 둡니다.

로컬 연결은 ComfyUI 실행부터 확인합니다

로컬 연결에는 Python 3.10 이상, comfy-cli 1.14.0 이상, ComfyUI 작업 공간이 필요합니다. comfy-cli는 ComfyUI를 명령어로 실행하고 관리하는 도구이며, comfy-mcp를 설치해도 함께 설치되지 않습니다.

평소 ComfyUI를 돌리는 Python 환경에서 아래 명령을 실행합니다. 어느 환경에 설치했는지 모르면 ComfyUI를 설치한 방식과 경로부터 찾습니다. 아래 두 버전 확인 명령이 각각 버전 번호를 보여 주면 설치가 끝난 것입니다.

ComfyUI는 MCP를 연결한다고 저절로 켜지지 않습니다. 터미널에서 comfy launch로 실행하거나 AI에게 launch_comfyui를 요청해 먼저 켜 둡니다.

AI 앱의 연결 설정은 공식 로컬 클라이언트 예시를 따릅니다. 이때 COMFY_BIN에는 MCP가 부를 comfy 프로그램의 절대 경로를 넣습니다. 문서의 /path/to/venv/bin/comfy는 예시 경로이므로 내 환경의 경로로 바꿉니다. Windows와 Mac은 실행 파일의 위치와 이름이 다를 수 있습니다.

연결한 뒤에는 두 가지를 차례로 요청합니다. 먼저 "로컬 server_info로 작업 공간과 실행 상태만 확인해 주세요"라고 해서 내가 쓰려는 ComfyUI에 연결됐는지 봅니다. 그다음 "search_models로 이 워크플로에 필요한 모델이 설치되어 있는지 찾아 주세요"라고 요청합니다. 서버가 켜져 있어도 필요한 모델이 없으면 생성은 실패하므로 두 가지를 따로 묻습니다.

로컬 도구별로 알 수 있는 것

도구	실행 상태작업 공간과 실행 여부	필요한 모델설치 여부	결과 파일원하는 폴더로 복사
server_info	제공	–	–
search_models	–	제공	–
fetch_outputs	–	–	제공

터미널에서 comfy-mcp 명령만 실행하면 아무것도 출력되지 않는 것이 정상입니다. 이 명령은 사람과 대화하는 프로그램이 아니라 MCP 클라이언트와 통신하는 서버이고, AI 앱이 연결해야 일을 합니다.

로컬 결과는 ComfyUI 작업 공간의 output/ 폴더에 생기고, fetch_outputs로 원하는 폴더에 복사할 수 있습니다. 클라우드와 달리 파일이 장비 안에 바로 생깁니다.

문제가 생긴 단계를 나눠 봅니다

증상이 어느 단계에서 나왔는지에 따라 먼저 볼 곳이 다릅니다. 연결에서 저장까지 순서대로 놓으면 이렇습니다.

검색이 된다면 연결과 로그인까지는 통과한 것입니다. 생성에서 막히면 비용 조건을, 완료 뒤 파일이 없으면 저장 단계를 봅니다. 오류 문구와 막힌 단계를 먼저 적어 두면 ComfyUI를 다시 설치하거나 같은 이미지를 두 번 생성하는 일을 줄일 수 있습니다.

Sources

• Comfy MCP 공식 문서
• Comfy Cloud 플러그인
• 로컬 MCP 서버
• Comfy Cloud 요금