[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-AIDC-AI--Pixelle-MCP":3,"tool-AIDC-AI--Pixelle-MCP":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":98,"forks":99,"last_commit_at":100,"license":101,"difficulty_score":23,"env_os":102,"env_gpu":103,"env_ram":104,"env_deps":105,"category_tags":114,"github_topics":79,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":115,"updated_at":116,"faqs":117,"releases":118},3880,"AIDC-AI\u002FPixelle-MCP","Pixelle-MCP","An Open-Source Multimodal AIGC Solution based on ComfyUI + MCP + LLM  https:\u002F\u002Fpixelle.ai","Pixelle-MCP 是一款基于 ComfyUI、MCP 协议与大语言模型构建的开源多模态 AIGC 解决方案。它旨在打破传统工作流与 AI 助手之间的壁垒，让用户能通过自然语言指令，直接调用复杂的图像、视频、音频生成能力，实现从文本到全模态内容（TISV）的无缝转换。\n\n该工具主要解决了高质量 AIGC 工作流使用门槛高、集成困难的问题。以往用户需手动在 ComfyUI 中连接节点或编写代码来封装功能，而 Pixelle-MCP 创新性地提出了“工作流即 MCP 工具”的理念，支持零代码将任意 ComfyUI 工作流动态转化为标准 MCP 工具。这意味着用户无需本地部署昂贵的 GPU 环境，即可通过 RunningHub 云端服务运行任务，或直接将其接入 Cursor、Claude Desktop 等主流 AI 编辑器中进行对话式创作。\n\nPixelle-MCP 特别适合设计师、创意工作者以及希望简化 AI 应用开发流程的开发者。对于研究人员，其支持的 LiteLLM 框架允许灵活切换 Gemini、DeepSeek、Qwen 等多种大模型；对于普通用户，一键部署和友好的 Web ","Pixelle-MCP 是一款基于 ComfyUI、MCP 协议与大语言模型构建的开源多模态 AIGC 解决方案。它旨在打破传统工作流与 AI 助手之间的壁垒，让用户能通过自然语言指令，直接调用复杂的图像、视频、音频生成能力，实现从文本到全模态内容（TISV）的无缝转换。\n\n该工具主要解决了高质量 AIGC 工作流使用门槛高、集成困难的问题。以往用户需手动在 ComfyUI 中连接节点或编写代码来封装功能，而 Pixelle-MCP 创新性地提出了“工作流即 MCP 工具”的理念，支持零代码将任意 ComfyUI 工作流动态转化为标准 MCP 工具。这意味着用户无需本地部署昂贵的 GPU 环境，即可通过 RunningHub 云端服务运行任务，或直接将其接入 Cursor、Claude Desktop 等主流 AI 编辑器中进行对话式创作。\n\nPixelle-MCP 特别适合设计师、创意工作者以及希望简化 AI 应用开发流程的开发者。对于研究人员，其支持的 LiteLLM 框架允许灵活切换 Gemini、DeepSeek、Qwen 等多种大模型；对于普通用户，一键部署和友好的 Web 界面让复杂的多模态生成变得像聊天一样简单。凭借统一的架构设计和对本地\u002F云端双模式的支持，它让强大的生成式 AI 能力真正变得触手可及。","\u003Ch1 align=\"center\">🎨 Pixelle MCP - Omnimodal Agent Framework\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cb>English\u003C\u002Fb> | \u003Ca href=\"README_CN.md\">中文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">✨ An AIGC solution based on the MCP protocol, supporting both local ComfyUI and cloud ComfyUI (RunningHub) modes, seamlessly converting workflows into MCP tools with zero code.\u003C\u002Fp>\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_f5730532db9d.png)\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F65422cef-96f9-44fe-a82b-6a124674c417\n\n\n## 📋 Recent Updates\n\n- ✅ **2025-09-29**: Added RunningHub cloud ComfyUI support, enabling workflow execution without local GPU and ComfyUI environment\n- ✅ **2025-09-03**: Architecture refactoring from three services to unified application; added CLI tool support; published to [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpixelle\u002F)\n- ✅ **2025-08-12**: Integrated the LiteLLM framework, adding multi-model support for Gemini, DeepSeek, Claude, Qwen, and more\n\n\n## 🚀 Features\n\n- ✅ 🔄 **Full-modal Support**: Supports TISV (Text, Image, Sound\u002FSpeech, Video) full-modal conversion and generation\n- ✅ 🚀 **Dual Execution Modes**: Local ComfyUI self-hosted environment + RunningHub cloud ComfyUI service, users can flexibly choose based on their needs\n- ✅ 🧩 **ComfyUI Ecosystem**: Built on [ComfyUI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcomfyanonymous\u002FComfyUI), inheriting all capabilities from the open ComfyUI ecosystem\n- ✅ 🔧 **Zero-code Development**: Defines and implements the Workflow-as-MCP Tool solution, enabling zero-code development and dynamic addition of new MCP Tools\n- ✅ 🗄️ **MCP Server**: Based on the [MCP](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fintroduction) protocol, supporting integration with any MCP client (including but not limited to Cursor, Claude Desktop, etc.)\n- ✅ 🌐 **Web Interface**: Developed based on the [Chainlit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChainlit\u002Fchainlit) framework, inheriting Chainlit's UI controls and supporting integration with more MCP Servers\n- ✅ 📦 **One-click Deployment**: Supports PyPI installation, CLI commands, Docker and other deployment methods, ready to use out of the box\n- ✅ ⚙️ **Simplified Configuration**: Uses environment variable configuration scheme, simple and intuitive configuration\n- ✅ 🤖 **Multi-LLM Support**: Supports multiple mainstream LLMs, including OpenAI, Ollama, Gemini, DeepSeek, Claude, Qwen, and more\n\n\n## 📁 Project Architecture\n\nPixelle MCP adopts a **unified architecture design**, integrating MCP server, web interface, and file services into one application, providing:\n\n- 🌐 **Web Interface**: Chainlit-based chat interface supporting multimodal interaction\n- 🔌 **MCP Endpoint**: For external MCP clients (such as Cursor, Claude Desktop) to connect\n- 📁 **File Service**: Handles file upload, download, and storage\n- 🛠️ **Workflow Engine**: Supports both local ComfyUI and cloud ComfyUI (RunningHub) workflows, automatically converts workflows into MCP tools\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_2cdd140462ef.png)\n\n\u003Cdiv id=\"tutorial-start\" \u002F>\n\n## 🏃‍♂️ Quick Start\n\nChoose the deployment method that best suits your needs, from simple to complex:\n\n### 🎯 Method 1: One-click Experience\n\n> 💡 **Zero configuration startup, perfect for quick experience and testing**\n\n#### 🚀 Temporary Run\n\n```bash\n# First you need to install the uv environment\n# Start with one command, no system installation required\nuvx pixelle@latest\n```\n\n📚 **[View uvx CLI Reference →](docs\u002FCLI.md#uvx-method)**\n\n#### 📦 Persistent Installation\n\n```bash\n# Here you need to install it in the python3.11 environment\n# Install to system\npip install -U pixelle\n\n# Start service\npixelle\n```\n\n📚 **[View pip CLI Reference →](docs\u002FCLI.md#pip-install-method)**\n\nAfter startup, it will automatically enter the **configuration wizard** to guide you through execution engine selection (ComfyUI\u002FRunningHub) and LLM configuration.\n\n### 🛠️ Method 2: Local Development Deployment\n\n> 💡 **Supports custom workflows and secondary development**\n\n#### 📥 1. Get Source Code\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP.git\ncd Pixelle-MCP\n```\n\n#### 🚀 2. Start Service\n\n```bash\n# Interactive mode (recommended)\nuv run pixelle\n```\n\n📚 **[View Complete CLI Reference →](docs\u002FCLI.md#uv-run-method)**\n\n#### 🔧 3. Add Custom Workflows (Optional)\n\n```bash\n# Copy example workflows to data directory (run this in your desired project directory)\ncp -r workflows\u002F* .\u002Fdata\u002Fcustom_workflows\u002F\n```\n\n**⚠️ Important**: Make sure to test workflows in ComfyUI first to ensure they run properly, otherwise execution will fail.\n\n### 🐳 Method 3: Docker Deployment\n\n> 💡 **Suitable for production environments and containerized deployment**\n\n#### 📋 1. Prepare Configuration\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP.git\ncd Pixelle-MCP\n\n# Create environment configuration file\ncp .env.example .env\n# Edit .env file to configure your ComfyUI address and LLM settings\n```\n\n#### 🚀 2. Start Container\n\n```bash\n# Start all services in background\ndocker compose up -d\n\n# View logs\ndocker compose logs -f\n```\n\n### 🌐 Access Services\n\nRegardless of which method you use, after startup you can access via:\n\n- **🌐 Web Interface**: http:\u002F\u002Flocalhost:9004  \n  *Default username and password are both `dev`, can be modified after startup*\n- **🔌 MCP Endpoint**: http:\u002F\u002Flocalhost:9004\u002Fpixelle\u002Fmcp  \n  *For MCP clients like Cursor, Claude Desktop to connect*\n\n**💡 Port Configuration**: Default port is 9004, can be customized via environment variable `PORT=your_port`.\n\n### ⚙️ Initial Configuration\n\nOn first startup, the system will automatically detect configuration status:\n\n1. **🚀 Execution Engine Selection**: Choose between local ComfyUI or RunningHub cloud service\n2. **🤖 LLM Configuration**: Configure at least one LLM provider (OpenAI, Ollama, etc.)\n3. **📁 Workflow Directory**: System will automatically create necessary directory structure\n\n### 🌐 RunningHub Cloud Mode Advantages\n- ✅ **Zero Hardware Requirements**: No need for local GPU or high-performance hardware\n- ✅ **No Environment Setup**: No need to install and configure ComfyUI locally\n- ✅ **Ready to Use**: Register and get API key to start immediately\n- ✅ **Stable Performance**: Professional cloud infrastructure ensures stable execution\n- ✅ **Auto Scaling**: Automatically handles concurrent requests and resource allocation\n\n### 🏠 Local ComfyUI Mode Advantages\n- ✅ **Full Control**: Complete control over execution environment and model versions\n- ✅ **Privacy Protection**: All data processing happens locally, ensuring data privacy\n- ✅ **Custom Models**: Support for custom models and nodes not available in cloud\n- ✅ **No Network Dependency**: Can work offline without internet connection\n- ✅ **Cost Control**: No cloud service fees for high-frequency usage\n\n**🆘 Need Help?** Join community groups for support (see Community section below)\n\n## 🛠️ Add Your Own MCP Tool\n\n⚡ One workflow = One MCP Tool, supports two addition methods:\n\n📋 **Method 1: Local ComfyUI Workflow** - Export API format workflow files\n📋 **Method 2: RunningHub Workflow ID** - Use cloud workflow IDs directly\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_ee9601d91510.png)\n\n### 🎯 1. Add the Simplest MCP Tool\n\n* 📝 Build a workflow in ComfyUI for image Gaussian blur ([Get it here](docs\u002Fi_blur_ui.json)), then set the `LoadImage` node's title to `$image.image!` as shown below:\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_90570e802118.png)\n\n* 📤 Export it as an API format file and rename it to `i_blur.json`. You can export it yourself or use our pre-exported version ([Get it here](docs\u002Fi_blur.json))\n\n* 📋 Copy the exported API workflow file (must be API format), input it on the web page, and let the LLM add this Tool\n\n  ![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_be31dc0b1517.png)\n\n* ✨ After sending, the LLM will automatically convert this workflow into an MCP Tool\n\n  ![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_1ae403161483.png)\n\n* 🎨 Now, refresh the page and send any image to perform Gaussian blur processing via LLM\n\n  ![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_c46d72c0630e.png)\n\n### 🔌 2. Add a Complex MCP Tool\n\nThe steps are the same as above, only the workflow part differs (Download workflow: [UI format](docs\u002Ft2i_by_flux_turbo_ui.json) and [API format](docs\u002Ft2i_by_flux_turbo.json))\n\n> **Note:** When using RunningHub, you only need to input the corresponding workflow ID, no need to download and upload workflow files.\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_c34574db40de.png)\n\n\n## 🔧 ComfyUI Workflow Custom Specification\n\n### 🎨 Workflow Format\nThe system supports ComfyUI workflows. Just design your workflow in the canvas and export it as API format. Use special syntax in node titles to define parameters and outputs.\n\n### 📝 Parameter Definition Specification\n\nIn the ComfyUI canvas, double-click the node title to edit, and use the following DSL syntax to define parameters:\n\n```\n$\u003Cparam_name>.[~]\u003Cfield_name>[!][:\u003Cdescription>]\n```\n\n#### 🔍 Syntax Explanation:\n- `param_name`: The parameter name for the generated MCP tool function\n- `~`: Optional, indicates URL parameter upload processing, returns relative path\n- `field_name`: The corresponding input field in the node\n- `!`: Indicates this parameter is required\n- `description`: Description of the parameter\n\n#### 💡 Example:\n\n**Required parameter example:**\n\n- Set LoadImage node title to: `$image.image!:Input image URL`\n- Meaning: Creates a required parameter named `image`, mapped to the node's `image` field\n\n**URL upload processing example:**\n\n- Set any node title to: `$image.~image!:Input image URL`\n- Meaning: Creates a required parameter named `image`, system will automatically download URL and upload to ComfyUI, returns relative path\n\n> 📝 Note: `LoadImage`, `VHS_LoadAudioUpload`, `VHS_LoadVideo` and other nodes have built-in functionality, no need to add `~` marker\n\n\n### 🎯 Type Inference Rules\n\nThe system automatically infers parameter types based on the current value of the node field:\n- 🔢 `int`: Integer values (e.g. 512, 1024)\n- 📊 `float`: Floating-point values (e.g. 1.5, 3.14)\n- ✅ `bool`: Boolean values (e.g. true, false)\n- 📝 `str`: String values (default type)\n\n### 📤 Output Definition Specification\n\n#### 🤖 Method 1: Auto-detect Output Nodes\nThe system will automatically detect the following common output nodes:\n- 🖼️ `SaveImage` - Image save node\n- 🎬 `SaveVideo` - Video save node\n- 🔊 `SaveAudio` - Audio save node\n- 📹 `VHS_SaveVideo` - VHS video save node\n- 🎵 `VHS_SaveAudio` - VHS audio save node\n\n#### 🎯 Method 2: Manual Output Marking\n> Usually used for multiple outputs\nUse `$output.var_name` in any node title to mark output:\n- Set node title to: `$output.result`\n- The system will use this node's output as the tool's return value\n\n\n### 📄 Tool Description Configuration (Optional)\n\nYou can add a node titled `MCP` in the workflow to provide a tool description:\n\n1. Add a `String (Multiline)` or similar text node (must have a single string property, and the node field should be one of: value, text, string)\n2. Set the node title to: `MCP`\n3. Enter a detailed tool description in the value field\n\n\n### ⚠️ Important Notes\n\n1. **🔒 Parameter Validation**: Optional parameters (without !) must have default values set in the node\n2. **🔗 Node Connections**: Fields already connected to other nodes will not be parsed as parameters\n3. **🏷️ Tool Naming**: Exported file name will be used as the tool name, use meaningful English names\n4. **📋 Detailed Descriptions**: Provide detailed parameter descriptions for better user experience\n5. **🎯 Export Format**: Must export as API format, do not export as UI format\n\n\u003Cdiv id=\"tutorial-end\" \u002F>\n \n## 💬 Community\n\nScan the QR codes below to join our communities for latest updates and technical support:\n\n|                      Discord Community                       |                         WeChat Group                         |\n| :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |\n| \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_89c697f2486d.png\" alt=\"Discord Community\" width=\"250\" \u002F> | \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_3c48cc81a1c1.png\" alt=\"WeChat Group\" width=\"250\" \u002F> |\n\n## 🤝 How to Contribute\n\nWe welcome all forms of contribution! Whether you're a developer, designer, or user, you can participate in the project in the following ways:\n\n### 🐛 Report Issues\n* 📋 Submit bug reports on the [Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP\u002Fissues) page\n* 🔍 Please search for similar issues before submitting\n* 📝 Describe the reproduction steps and environment in detail\n\n### 💡 Feature Suggestions\n* 🚀 Submit feature requests in [Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP\u002Fissues)\n* 💭 Describe the feature you want and its use case\n* 🎯 Explain how it improves user experience\n\n### 🔧 Code Contributions\n\n#### 📋 Contribution Process\n1. 🍴 Fork this repo to your GitHub account\n2. 🌿 Create a feature branch: `git checkout -b feature\u002Fyour-feature-name`\n3. 💻 Develop and add corresponding tests\n4. 📝 Commit changes: `git commit -m \"feat: add your feature\"`\n5. 📤 Push to your repo: `git push origin feature\u002Fyour-feature-name`\n6. 🔄 Create a Pull Request to the main repo\n\n#### 🎨 Code Style\n* 🐍 Python code follows [PEP 8](https:\u002F\u002Fpep8.org\u002F) style guide\n* 📖 Add appropriate documentation and comments for new features\n\n### 🧩 Contribute Workflows\n* 📦 Share your ComfyUI workflows with the community\n* 🛠️ Submit tested workflow files\n* 📚 Add usage instructions and examples for workflows\n\n## 🙏 Acknowledgements\n\n❤️ Sincere thanks to the following organizations, projects, and teams for supporting the development and implementation of this project.\n\n* 🧩 [ComfyUI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcomfyanonymous\u002FComfyUI)\n* 💬 [Chainlit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChainlit\u002Fchainlit)\n\n* 🔌 [MCP](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fintroduction)\n* 🎬 [WanVideo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWan-Video\u002FWan2.1)\n* ⚡ [Flux](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblack-forest-labs\u002Fflux)\n* 🤖 [LiteLLM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBerriAI\u002Flitellm)\n\n## License\nThis project is released under the MIT License ([LICENSE](LICENSE), SPDX-License-identifier: MIT).\n\n## ⭐ Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_124777b60a00.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#AIDC-AI\u002FPixelle-MCP&Date)\n","\u003Ch1 align=\"center\">🎨 Pixelle MCP - 全模态智能体框架\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cb>English\u003C\u002Fb> | \u003Ca href=\"README_CN.md\">中文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">✨ 基于MCP协议的AIGC解决方案，同时支持本地ComfyUI和云端ComfyUI（RunningHub）模式，无需编写任何代码即可将工作流无缝转换为MCP工具。\u003C\u002Fp>\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_f5730532db9d.png)\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F65422cef-96f9-44fe-a82b-6a124674c417\n\n\n## 📋 最新动态\n\n- ✅ **2025-09-29**: 新增RunningHub云端ComfyUI支持，无需本地GPU和ComfyUI环境即可执行工作流\n- ✅ **2025-09-03**: 架构重构，由三个服务整合为统一应用；新增CLI工具支持；发布至[PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpixelle\u002F)\n- ✅ **2025-08-12**: 集成LiteLLM框架，新增对Gemini、DeepSeek、Claude、Qwen等多模型的支持\n\n\n## 🚀 功能特性\n\n- ✅ 🔄 **全模态支持**: 支持TISV（文本、图像、声音\u002F语音、视频）全模态转换与生成\n- ✅ 🚀 **双执行模式**: 本地ComfyUI自托管环境 + RunningHub云端ComfyUI服务，用户可根据需求灵活选择\n- ✅ 🧩 **ComfyUI生态**: 基于[ComfyUI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcomfyanonymous\u002FComfyUI)构建，继承开放ComfyUI生态的所有能力\n- ✅ 🔧 **零代码开发**: 定义并实现“工作流即MCP工具”方案，支持零代码开发及动态添加新MCP工具\n- ✅ 🗄️ **MCP服务器**: 基于[MCP](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fintroduction)协议，支持与任意MCP客户端集成（包括但不限于Cursor、Claude Desktop等）\n- ✅ 🌐 **Web界面**: 基于[Chainlit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChainlit\u002Fchainlit)框架开发，继承Chainlit的UI控件，并支持与更多MCP服务器集成\n- ✅ 📦 **一键部署**: 支持PyPI安装、CLI命令、Docker等多种部署方式，开箱即用\n- ✅ ⚙️ **简化配置**: 采用环境变量配置方案，配置简单直观\n- ✅ 🤖 **多LLM支持**: 支持多种主流LLM，包括OpenAI、Ollama、Gemini、DeepSeek、Claude、Qwen等\n\n\n## 📁 项目架构\n\nPixelle MCP采用**统一架构设计**，将MCP服务器、Web界面和文件服务整合为一个应用，提供：\n\n- 🌐 **Web界面**: 基于Chainlit的聊天界面，支持多模态交互\n- 🔌 **MCP端点**: 供外部MCP客户端（如Cursor、Claude Desktop）连接\n- 📁 **文件服务**: 处理文件上传、下载和存储\n- 🛠️ **工作流引擎**: 同时支持本地ComfyUI和云端ComfyUI（RunningHub）工作流，自动将工作流转换为MCP工具\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_2cdd140462ef.png)\n\n\u003Cdiv id=\"tutorial-start\" \u002F>\n\n## 🏃‍♂️ 快速开始\n\n根据您的需求选择合适的部署方式，从简单到复杂：\n\n### 🎯 方法1：一键体验\n\n> 💡 **零配置启动，非常适合快速体验和测试**\n\n#### 🚀 临时运行\n\n```bash\n# 首先需要安装uv环境\n# 一条命令即可启动，无需系统安装\nuvx pixelle@latest\n```\n\n📚 **[查看uvx CLI参考 →](docs\u002FCLI.md#uvx-method)**\n\n#### 📦 永久安装\n\n```bash\n# 此处需要在python3.11环境中安装\n# 安装到系统\npip install -U pixelle\n\n# 启动服务\npixelle\n```\n\n📚 **[查看pip CLI参考 →](docs\u002FCLI.md#pip-install-method)**\n\n启动后，系统会自动进入**配置向导**，引导您完成执行引擎选择（ComfyUI\u002FRunningHub）和LLM配置。\n\n### 🛠️ 方法2：本地开发部署\n\n> 💡 **支持自定义工作流和二次开发**\n\n#### 📥 1. 获取源码\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP.git\ncd Pixelle-MCP\n```\n\n#### 🚀 2. 启动服务\n\n```bash\n# 交互式模式（推荐）\nuv run pixelle\n```\n\n📚 **[查看完整CLI参考 →](docs\u002FCLI.md#uv-run-method)**\n\n#### 🔧 3. 添加自定义工作流（可选）\n\n```bash\n# 将示例工作流复制到data目录（请在您希望使用的项目目录中执行此操作）\ncp -r workflows\u002F* .\u002Fdata\u002Fcustom_workflows\u002F\n```\n\n**⚠️ 注意**: 请务必先在ComfyUI中测试工作流，确保其正常运行，否则执行将会失败。\n\n### 🐳 方法3：Docker部署\n\n> 💡 **适用于生产环境和容器化部署**\n\n#### 📋 1. 准备配置\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP.git\ncd Pixelle-MCP\n\n# 创建环境配置文件\ncp .env.example .env\n# 编辑.env文件以配置您的ComfyUI地址和LLM设置\n```\n\n#### 🚀 2. 启动容器\n\n```bash\n# 在后台启动所有服务\ndocker compose up -d\n\n# 查看日志\ndocker compose logs -f\n```\n\n### 🌐 访问服务\n\n无论您使用哪种方法，启动后均可通过以下方式访问：\n\n- **🌐 Web界面**: http:\u002F\u002Flocalhost:9004  \n  *默认用户名和密码均为`dev`，可在启动后修改*\n- **🔌 MCP端点**: http:\u002F\u002Flocalhost:9004\u002Fpixelle\u002Fmcp  \n  *供Cursor、Claude Desktop等MCP客户端连接*\n\n**💡 端口配置**: 默认端口为9004，可通过环境变量`PORT=your_port`进行自定义。\n\n### ⚙️ 初始配置\n\n首次启动时，系统会自动检测配置状态：\n\n1. **🚀 执行引擎选择**: 选择本地ComfyUI或RunningHub云服务\n2. **🤖 LLM配置**: 至少配置一个LLM提供商（OpenAI、Ollama等）\n3. **📁 工作流目录**: 系统会自动创建必要的目录结构\n\n### 🌐 RunningHub云模式优势\n- ✅ **无硬件要求**: 无需本地GPU或其他高性能硬件\n- ✅ **无需环境搭建**: 无需在本地安装和配置ComfyUI\n- ✅ **即开即用**: 注册并获取API密钥即可立即开始使用\n- ✅ **性能稳定**: 专业的云基础设施确保执行稳定\n- ✅ **自动扩展**: 自动处理并发请求和资源分配\n\n### 🏠 本地ComfyUI模式优势\n- ✅ **完全控制**: 完全掌控执行环境和模型版本\n- ✅ **隐私保护**: 所有数据处理均在本地进行，确保数据隐私\n- ✅ **自定义模型**: 支持云端未提供的自定义模型和节点\n- ✅ **无网络依赖**: 可在无互联网连接的情况下离线工作\n- ✅ **成本可控**: 对于高频使用场景，无需支付云服务费用\n\n**🆘 需要帮助？** 加入社区群组获取支持（见下方社区部分）\n\n## 🛠️ 添加您自己的MCP工具\n\n⚡ 一个工作流 = 一个MCP工具，支持两种添加方式：\n\n📋 **方式1：本地ComfyUI工作流** - 导出API格式的工作流文件\n📋 **方式2：RunningHub工作流ID** - 直接使用云端工作流ID\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_ee9601d91510.png)\n\n### 🎯 1. 添加最简单的 MCP 工具\n\n* 📝 在 ComfyUI 中构建一个图像高斯模糊的工作流（[点击获取](docs\u002Fi_blur_ui.json)），然后将 `LoadImage` 节点的标题设置为 `$image.image!`，如下所示：\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_90570e802118.png)\n\n* 📤 将其导出为 API 格式的文件，并重命名为 `i_blur.json`。你可以自行导出，也可以使用我们预导出的版本（[点击获取](docs\u002Fi_blur.json)）\n\n* 📋 复制导出的 API 工作流文件（必须是 API 格式），将其输入到网页上，让 LLM 添加这个工具。\n\n  ![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_be31dc0b1517.png)\n\n* ✨ 发送后，LLM 会自动将此工作流转换为 MCP 工具。\n\n  ![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_1ae403161483.png)\n\n* 🎨 现在，刷新页面并上传任意图片，即可通过 LLM 进行高斯模糊处理。\n\n  ![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_c46d72c0630e.png)\n\n### 🔌 2. 添加复杂的 MCP 工具\n\n步骤与上述相同，仅工作流部分有所不同（下载工作流：[UI 格式](docs\u002Ft2i_by_flux_turbo_ui.json) 和 [API 格式](docs\u002Ft2i_by_flux_turbo.json)）\n\n> **注意**：使用 RunningHub 时，只需输入对应的工作流 ID 即可，无需下载和上传工作流文件。\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_c34574db40de.png)\n\n\n## 🔧 ComfyUI 工作流自定义规范\n\n### 🎨 工作流格式\n系统支持 ComfyUI 工作流。你只需在画布上设计好工作流，并将其导出为 API 格式。在节点标题中使用特殊语法来定义参数和输出。\n\n### 📝 参数定义规范\n\n在 ComfyUI 画布中，双击节点标题进行编辑，使用以下 DSL 语法来定义参数：\n\n```\n$\u003Cparam_name>.[~]\u003Cfield_name>[!][:\u003Cdescription>]\n```\n\n#### 🔍 语法解释：\n- `param_name`：生成的 MCP 工具函数的参数名称\n- `~`：可选，表示 URL 参数上传处理，返回相对路径\n- `field_name`：节点中的对应输入字段\n- `!`：表示该参数为必填项\n- `description`：参数的描述\n\n#### 💡 示例：\n\n**必填参数示例：**\n\n- 将 LoadImage 节点标题设置为：`$image.image!:输入图像 URL`\n- 含义：创建一个名为 `image` 的必填参数，映射到节点的 `image` 字段\n\n**URL 上传处理示例：**\n\n- 将任意节点标题设置为：`$image.~image!:输入图像 URL`\n- 含义：创建一个名为 `image` 的必填参数，系统会自动下载 URL 并上传到 ComfyUI，返回相对路径\n\n> 📝 注意：`LoadImage`、`VHS_LoadAudioUpload`、`VHS_LoadVideo` 等节点具有内置功能，无需添加 `~` 标记\n\n\n### 🎯 类型推断规则\n\n系统会根据节点字段的当前值自动推断参数类型：\n- 🔢 `int`：整数值（例如 512、1024）\n- 📊 `float`：浮点数值（例如 1.5、3.14）\n- ✅ `bool`：布尔值（例如 true、false）\n- 📝 `str`：字符串值（默认类型）\n\n### 📤 输出定义规范\n\n#### 🤖 方法 1：自动检测输出节点\n系统会自动检测以下常见输出节点：\n- 🖼️ `SaveImage` - 图像保存节点\n- 🎬 `SaveVideo` - 视频保存节点\n- 🔊 `SaveAudio` - 音频保存节点\n- 📹 `VHS_SaveVideo` - VHS 视频保存节点\n- 🎵 `VHS_SaveAudio` - VHS 音频保存节点\n\n#### 🎯 方法 2：手动标记输出\n> 通常用于多输出情况\n在任何节点标题中使用 `$output.var_name` 来标记输出：\n- 将节点标题设置为：`$output.result`\n- 系统会将该节点的输出作为工具的返回值\n\n\n### 📄 工具描述配置（可选）\n\n你可以在工作流中添加一个标题为 `MCP` 的节点来提供工具描述：\n\n1. 添加一个 `String (Multiline)` 或类似文本节点（必须具有单个字符串属性，且节点字段应为：value、text 或 string）\n2. 将节点标题设置为：`MCP`\n3. 在 value 字段中输入详细的工具描述\n\n\n### ⚠️ 重要提示\n\n1. **🔒 参数校验**：可选参数（没有 !）必须在节点中设置默认值\n2. **🔗 节点连接**：已连接到其他节点的字段不会被解析为参数\n3. **🏷️ 工具命名**：导出文件名将用作工具名称，建议使用有意义的英文名称\n4. **📋 详细描述**：提供详细的参数描述，以提升用户体验\n5. **🎯 导出格式**：必须导出为 API 格式，不要导出为 UI 格式\n\n\u003Cdiv id=\"tutorial-end\" \u002F>\n \n## 💬 社区\n\n扫描下方二维码加入我们的社区，获取最新动态和技术支持：\n\n|                      Discord 社区                       |                         微信群                         |\n| :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |\n| \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_89c697f2486d.png\" alt=\"Discord Community\" width=\"250\" \u002F> | \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_3c48cc81a1c1.png\" alt=\"WeChat Group\" width=\"250\" \u002F> |\n\n## 🤝 如何贡献\n\n我们欢迎任何形式的贡献！无论你是开发者、设计师还是用户，都可以通过以下方式参与项目：\n\n### 🐛 报告问题\n* 📋 在 [Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP\u002Fissues) 页面提交 bug 报告\n* 🔍 提交前请先搜索是否有类似问题\n* 📝 详细描述复现步骤和环境\n\n### 💡 功能建议\n* 🚀 在 [Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP\u002Fissues) 中提交功能需求\n* 💭 描述你想要的功能及其使用场景\n* 🎯 解释它如何提升用户体验\n\n### 🔧 代码贡献\n\n#### 📋 贡献流程\n1. 🍴 将本仓库 fork 到你的 GitHub 账号\n2. 🌿 创建功能分支：`git checkout -b feature\u002Fyour-feature-name`\n3. 💻 开发并添加相应的测试\n4. 📝 提交更改：`git commit -m \"feat: add your feature\"`\n5. 📤 推送到你的仓库：`git push origin feature\u002Fyour-feature-name`\n6. 🔄 向主仓库发起 Pull Request\n\n#### 🎨 代码风格\n* 🐍 Python 代码遵循 [PEP 8](https:\u002F\u002Fpep8.org\u002F) 风格指南\n* 📖 为新功能添加适当的文档和注释\n\n### 🧩 贡献工作流\n* 📦 与社区分享你的 ComfyUI 工作流\n* 🛠️ 提交经过测试的工作流文件\n* 📚 为工作流添加使用说明和示例\n\n## 🙏 致谢\n\n❤️ 衷心感谢以下组织、项目和团队对本项目开发与实施的支持。\n\n* 🧩 [ComfyUI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcomfyanonymous\u002FComfyUI)\n* 💬 [Chainlit](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChainlit\u002Fchainlit)\n\n* 🔌 [MCP](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002Fintroduction)\n* 🎬 [WanVideo](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FWan-Video\u002FWan2.1)\n* ⚡ [Flux](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fblack-forest-labs\u002Fflux)\n* 🤖 [LiteLLM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBerriAI\u002Flitellm)\n\n## 许可证\n本项目采用 MIT 许可证发布（[LICENSE](LICENSE)，SPDX-License-Identifier: MIT）。\n\n## ⭐ 星标历史\n\n[![星标历史图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_readme_124777b60a00.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#AIDC-AI\u002FPixelle-MCP&Date)","# Pixelle-MCP 快速上手指南\n\nPixelle-MCP 是一个基于 MCP 协议的全模态（文本、图像、音频、视频）AI 代理框架。它能将 ComfyUI 工作流零代码转换为 MCP 工具，支持本地部署和云端（RunningHub）模式，可无缝集成到 Cursor、Claude Desktop 等客户端。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下系统要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS, 或 Windows\n*   **Python 版本**：推荐 **Python 3.11** (必须)\n*   **包管理工具**：\n    *   方案 A (推荐): 安装 `uv` (高性能 Python 包管理器)\n    *   方案 B: 原生 `pip`\n*   **执行引擎 (二选一)**：\n    *   **本地模式**: 已安装并运行中的 ComfyUI 环境 (需 GPU)。\n    *   **云端模式**: 无需本地 GPU，仅需 RunningHub API Key (适合无显卡用户)。\n*   **大模型接入**: 至少拥有一个 LLM API Key (如 OpenAI, DeepSeek, Qwen, Ollama 等)。\n\n> 💡 **国内开发者提示**：若使用 `pip` 安装，建议配置国内镜像源以加速下载：\n> ```bash\n> pip install -U pixelle -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 安装步骤\n\n您可以选择以下任意一种方式进行安装和启动。\n\n### 方式一：零配置极速体验 (推荐新手)\n\n无需克隆代码，直接使用 `uvx` 运行最新版，适合快速测试。\n\n```bash\n# 确保已安装 uv，然后执行以下命令直接运行\nuvx pixelle@latest\n```\n\n### 方式二：持久化安装 (适合日常开发)\n\n将工具安装到本地 Python 环境中。\n\n```bash\n# 1. 安装到系统 (确保 python 版本为 3.11)\npip install -U pixelle\n\n# 2. 启动服务\npixelle\n```\n\n### 方式三：源码部署 (适合二次开发)\n\n```bash\n# 1. 克隆项目\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP.git\ncd Pixelle-MCP\n\n# 2. 使用 uv 运行 (交互式模式)\nuv run pixelle\n```\n\n### 方式四：Docker 部署 (适合生产环境)\n\n```bash\n# 1. 准备配置文件\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP.git\ncd Pixelle-MCP\ncp .env.example .env\n# 编辑 .env 文件，配置 ComfyUI 地址和 LLM Key\n\n# 2. 启动容器\ndocker compose up -d\n\n# 查看日志\ndocker compose logs -f\n```\n\n## 基本使用\n\n启动成功后，系统将自动进入**配置向导**。请按以下步骤完成初始化并使用第一个工具。\n\n### 1. 初始配置向导\n\n启动后，终端或网页会引导您完成以下设置：\n1.  **选择执行引擎**：\n    *   输入 `local` 使用本地 ComfyUI (需填写本地 ComfyUI 地址，默认 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:8188`)。\n    *   输入 `runninghub` 使用云端服务 (需填写 RunningHub API Key)。\n2.  **配置 LLM**：输入您的大模型提供商及 API Key (支持 OpenAI, DeepSeek, Qwen, Ollama 等)。\n3.  **确认工作流目录**：系统会自动创建 `data\u002Fcustom_workflows` 目录。\n\n### 2. 访问服务\n\n配置完成后，您可以通过以下方式访问：\n\n*   **🌐 Web 界面**: 打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:9004`\n    *   默认账号\u002F密码：`dev` \u002F `dev`\n*   **🔌 MCP 端点**: `http:\u002F\u002Flocalhost:9004\u002Fpixelle\u002Fmcp`\n    *   将此地址配置到 Cursor 或 Claude Desktop 的 MCP 设置中。\n\n### 3. 创建并使用第一个 MCP 工具 (示例：图片高斯模糊)\n\nPixelle-MCP 的核心能力是将 ComfyUI 工作流变为 AI 工具。以下是“零代码”添加工具的步骤：\n\n#### 第一步：准备或获取工作流\n您可以直接使用官方提供的示例工作流，或在 ComfyUI 中自行设计。\n*   **示例文件**: [i_blur.json](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI\u002FPixelle-MCP\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fi_blur.json) (图片高斯模糊)\n*   **关键设置**: 在 ComfyUI 中，将 `LoadImage` 节点的标题修改为 `$image.image!:Input image URL`。\n    *   `$image`: 参数名\n    *   `image`: 映射到节点的字段\n    *   `!`: 表示必填参数\n\n#### 第二步：通过 Web 界面注册工具\n1.  登录 Web 界面 (`http:\u002F\u002Flocalhost:9004`)。\n2.  在聊天框中上传刚才准备好的 `.json` 工作流文件（如果是 RunningHub 模式，直接输入 Workflow ID 即可）。\n3.  发送消息给 AI 助手，例如：“请帮我把这个工作流注册为 MCP 工具”。\n4.  系统会自动解析工作流，提取参数，并将其注册为一个可调用的 Tool。\n\n#### 第三步：调用工具\n注册成功后，刷新页面或直接对话：\n*   **指令示例**: \"请对这张图片进行高斯模糊处理。\" (附带一张图片)\n*   **结果**: AI 会自动调用刚注册的模糊工具，处理图片并返回结果。\n\n---\n\n**进阶提示**：\n*   **参数定义语法**: 在 ComfyUI 节点标题中使用 `$\u003Cparam_name>.\u003Cfield_name>!:描述` 格式定义输入参数。\n*   **输出定义**: 系统自动识别 `SaveImage`, `SaveVideo` 等节点作为输出；也可用 `$output.result` 手动标记。\n*   **更多示例**: 查看项目 `workflows` 目录获取更多复杂工作流模板（如文生图、视频生成等）。","某电商设计团队需要在短时间内为数百款新品生成多模态营销素材（包含商品图、宣传视频及配音），以应对即将到来的大促活动。\n\n### 没有 Pixelle-MCP 时\n- **技术门槛高**：设计师必须手动在 ComfyUI 中连接复杂的节点工作流，每次调整参数都需重新拖拽连线，无法直接通过自然语言指令生成内容。\n- **硬件资源受限**：本地显卡显存不足导致高清视频渲染频繁崩溃，团队不得不排队等待空闲的高配机器，严重拖慢产出节奏。\n- **协作流程割裂**：文案、设计与开发环节脱节，开发者需编写大量胶水代码将 LLM 生成的文案接入绘图工具，跨模态（文转图、图转视频）转换耗时且易出错。\n- **迭代成本高昂**：修改一个风格细节需要重新配置整个环境，无法快速响应运营提出的“换个背景”或“调整语调”等临时需求。\n\n### 使用 Pixelle-MCP 后\n- **零代码自然交互**：团队成员直接在 Cursor 或 Claude Desktop 中输入“为这款运动鞋生成赛博朋克风格的展示视频”，Pixelle-MCP 自动调用预设工作流完成全模态生成。\n- **弹性云端算力**：利用 RunningHub 云模式，无需本地高端显卡即可并发执行复杂渲染任务，彻底解决显存瓶颈，渲染速度提升数倍。\n- **无缝全模态闭环**：基于 MCP 协议，Pixelle-MCP 将文本创意、图像生成、语音合成及视频制作串联为统一工具链，实现从脚本到成片的自动化流转。\n- **动态敏捷迭代**：新增或修改工作流只需在后台配置一次，前端即可立即作为新工具调用，运营需求变更可在分钟级内得到全新素材反馈。\n\nPixelle-MCP 通过将复杂的 ComfyUI 工作流转化为简单的自然语言工具，让非技术人员也能零门槛驾驭强大的多模态 AI 生产力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAIDC-AI_Pixelle-MCP_f5730532.png","AIDC-AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FAIDC-AI_a013ae97.png","AIDC-AI is the AI team at Alibaba International Digital Commerce Group. ",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAIDC-AI",[82,86,90,94],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",98,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"JavaScript","#f1e05a",1.7,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"Dockerfile","#384d54",0.2,{"name":95,"color":96,"percentage":97},"CSS","#663399",0,942,125,"2026-04-04T08:24:40","MIT","Linux, macOS, Windows","非必需。本地 ComfyUI 模式需根据工作流自行配置 GPU；RunningHub 云模式无需本地 GPU。","未说明",{"notes":106,"python":107,"dependencies":108},"该工具支持两种运行模式：1. 本地模式：需自行安装和配置 ComfyUI 环境及相应模型，对硬件有要求；2. 云端模式 (RunningHub)：无需本地 GPU 和高性能硬件，无需安装 ComfyUI，注册获取 API Key 即可使用。推荐使用 uv 管理环境和运行，默认端口为 9004。","3.11",[109,110,111,112,113],"pixelle","uv","Chainlit","LiteLLM","ComfyUI (可选本地部署)",[26,14,55,52,13,15,53,54],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:45:16.343815",[],[]]