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ComfyUI はモジュール式の GenAI 推論エンジンです。サーバーとして実行したり、API 経由でアクセスしたり、カスタムノードで拡張したり、コマンドラインから管理したりできます。ほとんどの API 作業は次の 2 つのステップで構成されます。まず ComfyUI をどこかで実行し、次にアプリケーションからそれに対してワークフローを実行します。

クイックスタート

APIを試す最速の方法は、Comfy Cloudでワークフローを実行することです。デプロイするものは何もありません。SDKはデフォルトでComfy Cloudを指しているため、必要なのはワークフローとAPIキーだけです。
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ワークフローを取得する

ComfyUI Workflowsでコミュニティのワークフローをブラウズするか、エディタで独自のワークフローを構築します。API形式workflow_api.jsonとして保存します。
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SDKをインストールする

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実行する

"9"はワークフローファイル内の出力ノードのIDです。入力、進捗イベント、エラー処理についてはSDKガイドを参照してください。
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独自のComfyUIをデプロイする

エンドポイントの背後に独自のモデルとカスタムノードが必要な場合は、Serverless APIで環境をデプロイします。同じSDKコードがそのまま動作し、ベースURLが変わるだけです。

ComfyUI のデプロイ

ComfyUI を Developer Platform または自社インフラにデプロイし、スケールする方法を学びます。

デプロイ概要

Serverless API、Comfy Cloud、セルフホスティングを比較して、最適なターゲットを選びます。
関連情報: Serverless API · Comfy Cloud · セルフホスティングオプション

ワークフローの実行

SDKとv2 HTTP APIを使用してワークフローを実行する方法を学びます。これらは、サーバーレスAPIエンドポイントとお客様自身のComfyUIインスタンスに対して動作します。

ワークフローの実行

Python SDKとTypeScript SDKをはじめ、どのクライアントがどのデプロイメントで動作するかを確認できます。
関連情報: Comfy SDKs · セルフホスト用APIプロキシ · Comfy API v2リファレンス

Agent Tools / MCP

Model Context Protocol(MCP)を介して AI エージェントを ComfyUI に接続します。ホスト型 Cloud MCP から始めるか、Local MCP と Comfy CLI で他の構成に対応できます。

MCP 概要

Cloud MCP、Local MCP、Comfy CLI を比較し、AI エージェント統合に最適な構成を見つけます。
関連リンク:Comfy MCP: クラウド接続とローカル接続

その他

セルフホストサーバーAPI

ComfyUIサーバーの生のRESTおよびWebSocket API:ルート、メッセージ、起動フラグ。

Comfy CLI

ターミナルからComfyUIのインストール、更新、管理ができます。

カスタムノード

PythonバックエンドとJavaScript UI拡張機能でComfyUIを拡張します。

レジストリ

Comfy Registryを通じてカスタムノードをパッケージ化して公開します。