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ComfyUI는 서버로 실행되고 API를 통해 접근 가능하며, 커스텀 노드로 확장할 수 있고 명령줄에서 관리 가능한 모듈식 GenAI 추론 엔진입니다. 대부분의 API 작업은 두 단계로 진행됩니다. 먼저 ComfyUI를 어딘가에서 실행한 다음, 애플리케이션에서 이를 대상으로 워크플로를 실행하는 것입니다.

빠른 시작

API를 가장 빠르게 시도하려면 Comfy Cloud에서 워크플로를 실행하면 됩니다. 배포할 것은 없습니다. SDK는 기본적으로 Comfy Cloud를 가리키므로 워크플로와 API 키만 있으면 됩니다.
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워크플로 가져오기

ComfyUI Workflows에서 커뮤니티 워크플로를 찾아보거나, 에디터에서 직접 만드세요. API 형식으로 workflow_api.json 파일로 저장하세요.
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SDK 설치

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실행하기

"9"는 워크플로 파일에 있는 출력 노드의 ID입니다. 입력, 진행 이벤트, 오류 처리에 대한 자세한 내용은 SDK 가이드를 참조하세요.
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자체 ComfyUI 배포

엔드포인트 뒤에 자체 모델과 커스텀 노드가 필요하다면 Serverless API로 환경을 배포하세요. 동일한 SDK 코드가 그대로 작동하며, base URL만 변경하면 됩니다.

Deploy ComfyUI

Learn how to deploy and scale ComfyUI, on the Developer Platform or your own infrastructure.

Deployment Overview

Compare Serverless API, Comfy Cloud, and self-hosting, and pick the right target.
See also: Serverless API · Comfy Cloud · Self-Hosting Options

워크플로 실행

SDK 및 v2 HTTP API를 사용하여 워크플로를 실행하는 방법을 알아보세요. 이들은 서버리스 API 엔드포인트와 사용자 소유의 ComfyUI 인스턴스에서 작동합니다.

워크플로 실행하기

Python 및 TypeScript SDK부터 시작하여 어떤 클라이언트가 어떤 배포 환경에서 작동하는지 확인하세요.
참고: Comfy SDK · 자체 호스팅용 API 프록시 · Comfy API v2 레퍼런스

에이전트 도구 / MCP

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 AI 에이전트를 ComfyUI에 연결하세요. 호스팅된 클라우드 MCP로 시작하거나, 다른 설정에는 Local MCP와 Comfy CLI를 사용하세요.

MCP 개요

클라우드 MCP, Local MCP, Comfy CLI를 비교하고 AI 에이전트 통합에 적합한 설정을 찾아보세요.
참고: Comfy MCP: 클라우드 및 로컬 연결

더 보기

자체 호스팅 서버 API

ComfyUI 서버의 저수준 REST 및 WebSocket API: 라우트, 메시지, 시작 플래그.

Comfy CLI

터미널에서 ComfyUI를 설치, 업데이트, 관리할 수 있습니다.

커스텀 노드

Python 백엔드와 JavaScript UI 확장 프로그램으로 ComfyUI를 확장하세요.

레지스트리

Comfy Registry를 통해 커스텀 노드를 패키징하고 게시하세요.