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ComfyUI-AnimaTool

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AI Tool Use API for Anima anime/illustration image generation. Supports MCP Server, HTTP API, and CLI.

ComfyUI-AnimaTool

[!NOTE]今日更新

  • 🎰 十连抽功能 — 支持 repeat / batch_size,一次出多张不是梦
  • 🔄 更换卡池功能 — 可以切换 UNET / CLIP / VAE 模型了,试试新卡池
  • 📋 寻访记录功能 — 查看历史生成记录,支持 reroll 重新抽卡

云端/远程连接更简单 — 新增 uvx 免安装模式,一行配置连接远程 ComfyUI,无需本地环境✅ 酒馆 MCP 客户端已发布SillyTavern MCP Client,支持 stdio + Streamable HTTP 传输

工具调用体验修复Tool Use Fix,合并碎片消息、图片直接显示、Swipe 代理

[!TIP]Cherry Studio 现已支持 MCP 图片显示! 我们提交的 PR 已修复 Cherry Studio 对 MCP ImageContent 的处理。在官方合并之前,你可以使用预览版体验完整的 MCP 图片功能: 下载预览版Cherry Studio v1.7.17-preview 包含以下修复:

  • 支持按助手单独配置是否将 MCP 工具图片发送给模型
  • 修复 OpenAI 兼容提供商的 base64 图片数据处理
  • 修复 Gemini 的 MCP 多模态工具结果转换
  • 性能修复 v2:解决多轮出图后严重卡顿问题 — IPC 排除大 slice + base64 就地 strip(修复了 v1.7.16-preview2 中 Zod safeParse 克隆导致 strip 无效的问题)— 上游 PR #12766

让 AI Agent 直接生成二次元图片,原生显示在聊天窗口

Cursor / Claude / Gemini / OpenAI → MCP / HTTP API → ComfyUI → Anima 模型

Screenshot

Documentation

  • 📖 Wiki & Prompt Guide - 详细的提示词指南、安装教程和 API 文档。
  • 🤖 Cursor Skill - Cursor / Windsurf 用户必读!将此文件内容作为 Agent Skill,让 AI 学会如何写高质量提示词。

Features

  • MCP Server:图片原生显示在 Cursor/Claude 聊天窗口
  • HTTP API:随 ComfyUI 启动,无需额外服务
  • 结构化提示词:按 Anima 规范自动拼接
  • 多长宽比支持:21:9 到 9:21(共 14 种预设)
  • Reroll / 历史记录:支持基于历史记录重新生成,可覆盖部分参数(换画师、加 LoRA 等)
  • 批量生成repeat 参数提交多次独立任务(queue 模式),batch_size 在单任务内生成多张

Related Projects

SillyTavern 全家桶

在 SillyTavern(酒馆)中使用 AnimaTool 生成图片?推荐安装以下配套插件:

项目 说明
SillyTavern MCP Client 酒馆 MCP 客户端,连接 AnimaTool 等 MCP Server,支持 stdio + Streamable HTTP
SillyTavern Tool Use Fix 工具调用体验修复,合并碎片消息、图片直接显示在对话中
ComfyUI-AnimaTool (本项目,MCP Server)
        ↕ MCP 协议 (stdio / streamable-http)
SillyTavern MCP Client (连接 + 工具注册)
        ↕ SillyTavern Tool Calling
Tool Use Fix (合并显示 + 体验优化)

AnimaLoraToolkit - LoRA 训练工具

如果你想训练自己的 LoRA/LoKr 来搭配 Anima 使用,推荐使用 AnimaLoraToolkit

  • YAML 配置文件 - 通过 --config 加载,命令行参数可覆盖
  • LoRA / LoKr 双模式 - 标准 LoRA 和 LyCORIS LoKr
  • ComfyUI 兼容 - 输出的 safetensors 可直接在本工具中使用
  • JSON Caption 支持 - 结构化标签,分类 shuffle
  • 实时训练监控 - Web 界面显示 loss 曲线和采样图
  • Checkpoint 恢复 - 保存完整训练状态,支持断点续训

训练完成后,将 LoRA 放入 ComfyUI/models/loras/ 目录,即可通过本工具的 loras 参数加载使用。

示例:Cosmic Princess Kaguya LoKr

使用 AnimaLoraToolkit 训练的画风+角色 LoKr,还原 Netflix 动画电影《超时空辉耀姬!》的 4K 剧场版画风:

  • 下载Civitai
  • 触发词@spacetime kaguya(画风)、cosmic princess kaguya(作品)
  • 推荐权重:0.8 - 1.0

Installation

Cherry Studio 用户

如果你使用 Cherry Studio 作为 MCP 客户端,需要安装我们的预览版才能正确显示 MCP 返回的图片:

  1. 下载 Cherry Studio v1.7.17-preview(安装版或便携版均可)
  2. 安装后按下方「方式 1:MCP Server」配置即可
  3. 生成的图片会直接显示在聊天窗口中

官方版 Cherry Studio 尚未合并此修复,使用官方版会导致图片显示为 base64 乱码,且多轮出图后会严重卡顿。 v1.7.17-preview 基于上游 v1.7.17,修复了出图后内存膨胀和 UI 冻结的问题(详情)。

Method 1: ComfyUI Manager (Recommended)

  1. 打开 ComfyUI Manager
  2. 搜索 "Anima Tool"
  3. 点击 Install
  4. 重启 ComfyUI

Method 2: Manual Install

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/Moeblack/ComfyUI-AnimaTool.git
pip install -r ComfyUI-AnimaTool/requirements.txt

Prerequisites

确保以下模型文件已放置到 ComfyUI 对应目录:

文件 路径 说明
anima-preview.safetensors models/diffusion_models/ Anima UNET
qwen_3_06b_base.safetensors models/text_encoders/ Qwen3 CLIP
qwen_image_vae.safetensors models/vae/ VAE

模型下载:circlestone-labs/Anima on Hugging Face

Usage

方式 0:独立 MCP(推荐:云端/远程 ComfyUI,或不想装到 custom_nodes)

如果你只想连接一台正在运行的 ComfyUI(本机或云端),并且不想把本仓库放进 ComfyUI/custom_nodes/,可以使用独立 PyPI 包 comfyui-animatool(安装后使用命令 animatool-mcp)(仅通过 ComfyUI 标准 API:/prompt/history/<id>/view?... 工作)。

安装

方式一:使用 uvx (推荐,无需安装)

无需手动安装 Python 包,直接在 Cursor 配置中使用 uvx 运行(需安装 uv):

(配置见下方 JSON)

方式二:使用 pip

pip install comfyui-animatool

方式三:源码安装 (开发用)

pip install -e ./animatool-mcp
配置 Cursor

在项目根目录创建 .cursor/mcp.json(以 uvx 为例):

{
  "mcpServers": {
    "anima-tool": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "comfyui-animatool", "animatool-mcp"],
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "http://127.0.0.1:8188",
        "ANIMATOOL_CHECK_MODELS": "false"
      }
    }
  }
}
云端鉴权(可选)

如果云端 ComfyUI 需要鉴权(反代/VPN/网关等),可额外设置:

  • ANIMATOOL_BEARER_TOKEN
  • ANIMATOOL_HEADERS_JSON(自定义 Header JSON 字符串)

该方式不依赖安装本 custom node;只要 COMFYUI_URL 可访问即可。

方式 1:MCP Server(推荐,原生图片显示)

配置 Cursor

在项目根目录创建 .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "anima-tool": {
      "command": "<PATH_TO_PYTHON>",
      "args": ["<PATH_TO>/ComfyUI-AnimaTool/servers/mcp_server.py"]
    }
  }
}

示例(Windows)

{
  "mcpServers": {
    "anima-tool": {
      "command": "C:\\ComfyUI\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\ComfyUI\\custom_nodes\\ComfyUI-AnimaTool\\servers\\mcp_server.py"]
    }
  }
}
安装 MCP 依赖
pip install mcp
使用
  1. 确保 ComfyUI 运行在 http://127.0.0.1:8188
  2. 重启 Cursor 加载 MCP Server
  3. 直接让 AI 生成图片:

画一个穿白裙的少女在花园里,竖屏 9:16,safe

图片会原生显示在聊天窗口中。

方式 2:ComfyUI 内置 HTTP API

启动 ComfyUI 后,以下路由自动注册:

路由 方法 说明
/anima/health GET 健康检查
/anima/schema GET Tool Schema
/anima/knowledge GET 专家知识
/anima/generate POST 执行生成(支持 repeat 批量)
/anima/history GET 查看最近生成历史
/anima/reroll POST 基于历史记录重新生成
调用示例

PowerShell

$body = @{
    aspect_ratio = "3:4"
    quality_meta_year_safe = "masterpiece, best quality, newest, year 2024, safe"
    count = "1girl"
    artist = "@fkey, @jima"
    tags = "upper body, smile, white dress"
    neg = "worst quality, low quality, blurry, bad hands, nsfw"
} | ConvertTo-Json -Depth 10

Invoke-RestMethod -Uri "http://127.0.0.1:8188/anima/generate" -Method Post -Body $body -ContentType "application/json"

curl

curl -X POST http://127.0.0.1:8188/anima/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"aspect_ratio":"3:4","quality_meta_year_safe":"masterpiece, best quality, newest, year 2024, safe","count":"1girl","artist":"@fkey, @jima","tags":"upper body, smile, white dress","neg":"worst quality, low quality, blurry, bad hands, nsfw"}'

方式 3:独立 FastAPI Server

cd ComfyUI-AnimaTool
pip install fastapi uvicorn
python -m servers.http_server

访问 http://127.0.0.1:8000/docs 查看 Swagger UI。

Parameters

Required

参数 类型 说明
quality_meta_year_safe string 质量/年份/安全标签(必须包含 safe/sensitive/nsfw/explicit)
count string 人数(1girl, 2girls, 1boy
artist string 画师,必须带 @(如 @fkey, @jima
tags string Danbooru 标签
neg string 负面提示词

Optional

参数 类型 默认值 说明
aspect_ratio string - 长宽比(自动计算分辨率)
width / height int - 直接指定分辨率
character string "" 角色名
series string "" 作品名
appearance string "" 外观描述
style string "" 画风
environment string "" 环境/光影
steps int 25 步数
cfg float 4.5 CFG
seed int 随机 种子
sampler_name string er_sde 采样器
repeat int 1 提交几次独立生成任务(queue 模式,每次独立随机 seed)。总张数 = repeat × batch_size
batch_size int 1 单次任务内生成几张(latent batch 模式,更吃显存)
loras array [] 可选:追加 LoRA(仅 UNET)。nameComfyUI/models/loras/ 下的相对路径(可含子目录),示例:[{"name":"_Anima/cosmic_kaguya_lokr_epoch4_comfyui.safetensors","weight":0.8}]

Supported Aspect Ratios

横屏: 21:9, 2:1, 16:9, 16:10, 5:3, 3:2, 4:3
方形: 1:1
竖屏: 3:4, 2:3, 3:5, 10:16, 9:16, 1:2, 9:21

LoRA(可选)

当前版本会在 UNETLoader → KSampler(model) 之间链式注入 LoraLoaderModelOnly,因此只对 UNET 生效(不会改 CLIP)。

1)把 LoRA 放到 ComfyUI 的 loras 目录

你的 LoRA 路径(示例):

  • G:\\AIGC\\ComfyUICommon\\models\\loras\\_Anima\\cosmic_kaguya_lokr_epoch4_comfyui.safetensors

对应请求里 loras[i].name 应写为(相对 models/loras/):

  • 推荐写法:_Anima/cosmic_kaguya_lokr_epoch4_comfyui.safetensors

说明:ComfyUI 侧实际会校验 lora_name 是否在 GET /models/loras 的返回列表里。

  • Windows 环境下该列表通常是反斜杠路径(例如 _Anima\\cosmic_kaguya_lokr_epoch4_comfyui.safetensors
  • 本项目会根据 /models/loras 返回值自动规范化分隔符(你用 /\\ 都可以),但如果你直接在 ComfyUI 里手工填 lora_name,请务必复制接口返回值。
2)生成时传入 loras 参数

可直接参考本仓库示例:examples/requests/generate_with_cosmic_kaguya_lora.json

{
  "aspect_ratio": "3:4",
  "quality_meta_year_safe": "newest, year 2024, safe",
  "count": "1girl",
  "character": "kaguya",
  "series": "cosmic princess kaguya",
  "artist": "@spacetime kaguya",
  "appearance": "long hair, black hair, purple eyes",
  "tags": "school uniform, smile, standing, looking at viewer",
  "environment": "classroom, window, sunlight",
  "nltags": "A cheerful girl stands by the window.",
  "neg": "worst quality, low quality, blurry, bad hands, nsfw",
  "loras": [
    {
      "name": "_Anima/cosmic_kaguya_lokr_epoch4_comfyui.safetensors",
      "weight": 0.9
    }
  ]
}
3)(可选)为 LoRA 写 sidecar 元数据,让 MCP 的 list 工具可见

为了避免把整个 loras 目录无差别暴露给 MCP 客户端,本项目在 list_anima_models(model_type="loras")强制只返回存在同名 .json sidecar 元数据文件的 LoRA

  • LoRA 文件:ComfyUI/models/loras/_Anima/cosmic_kaguya_lokr_epoch4_comfyui.safetensors
  • sidecar:ComfyUI/models/loras/_Anima/cosmic_kaguya_lokr_epoch4_comfyui.safetensors.json

示例 sidecar 文件可参考:

  • examples/loras/_Anima/cosmic_kaguya_lokr_epoch4_comfyui.safetensors.json

sidecar JSON 的字段结构完全自定义,本项目只要求其为合法 JSON。

注意:要让 MCP 服务端读取该 sidecar,你还需要设置 COMFYUI_MODELS_DIR 指向本机的 models 根目录(例如 C:\\ComfyUI\\models;你的示例则是 G:\\AIGC\\ComfyUICommon\\models)。远程 ComfyUI 场景通常无法读取远程文件系统,因此只支持“直接使用 loras 参数”,不支持 list。

Important Rules

  1. 画师必须带 @:如 @fkey, @jima,否则几乎无效
  2. 必须明确安全标签safe / sensitive / nsfw / explicit
  3. 推荐画师组合@fkey, @jima(效果稳定)
  4. 分辨率约 1MP:Anima preview 版本更稳定
  5. 提示词不分行:单行逗号连接

Directory Structure

ComfyUI-AnimaTool/
├── __init__.py           # ComfyUI extension(注册 /anima/* 路由)
├── executor/             # 核心执行器
│   ├── anima_executor.py
│   ├── config.py
│   ├── history.py        # 生成历史管理器(内存 + JSONL 持久化)
│   └── workflow_template.json
├── knowledge/            # 专家知识库
│   ├── anima_expert.md
│   ├── artist_list.md
│   └── prompt_examples.md
├── schemas/              # Tool Schema
│   └── tool_schema_universal.json
├── servers/
│   ├── mcp_server.py     # MCP Server(原生图片返回)
│   ├── http_server.py    # 独立 FastAPI
│   └── cli.py            # 命令行工具
├── assets/               # 截图等资源
├── outputs/              # 生成的图片(gitignore)
├── README.md
├── LICENSE
├── CHANGELOG.md
├── pyproject.toml
└── requirements.txt

Configuration

环境变量(推荐)

所有配置都可以通过环境变量覆盖,无需修改代码:

基础配置
环境变量 默认值 说明
COMFYUI_URL http://127.0.0.1:8188 ComfyUI 服务地址
ANIMATOOL_TIMEOUT 600 生成超时(秒)
ANIMATOOL_DOWNLOAD_IMAGES true 是否保存图片到本地
ANIMATOOL_OUTPUT_DIR ./outputs 图片输出目录
ANIMATOOL_TARGET_MP 1.0 目标像素数(MP)
ANIMATOOL_ROUND_TO 16 分辨率对齐倍数
模型配置
环境变量 默认值 说明
COMFYUI_MODELS_DIR (未设置) ComfyUI models 目录路径,用于模型预检查;同时也用于 LoRA sidecar 元数据读取list_anima_models(model_type="loras")
ANIMATOOL_UNET_NAME anima-preview.safetensors UNET 模型文件名
ANIMATOOL_CLIP_NAME qwen_3_06b_base.safetensors CLIP 模型文件名
ANIMATOOL_VAE_NAME qwen_image_vae.safetensors VAE 模型文件名
ANIMATOOL_CHECK_MODELS true 是否启用模型预检查

在 Cursor MCP 配置中设置环境变量

{
  "mcpServers": {
    "anima-tool": {
      "command": "C:\\ComfyUI\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\ComfyUI\\custom_nodes\\ComfyUI-AnimaTool\\servers\\mcp_server.py"],
      "env": {
        "COMFYUI_URL": "http://127.0.0.1:8188",
        "COMFYUI_MODELS_DIR": "C:\\ComfyUI\\models"
      }
    }
  }
}

模型预检查

设置 COMFYUI_MODELS_DIR 后,生成前会自动检查模型文件是否存在:

"env": {
  "COMFYUI_MODELS_DIR": "C:\\ComfyUI\\models"
}

如果缺少模型文件,会给出友好提示:

缺少以下模型文件:
  - unet: diffusion_models/anima-preview.safetensors
  - clip: text_encoders/qwen_3_06b_base.safetensors

请从 HuggingFace 下载:https://huggingface.co/circlestone-labs/Anima
并放置到 ComfyUI/models/ 对应子目录

远程 ComfyUI 场景:如果不设置 COMFYUI_MODELS_DIR,则跳过预检查(因为无法访问远程文件系统)。

远程/Docker ComfyUI 配置

如果 ComfyUI 不在本机运行:

局域网其他电脑

export COMFYUI_URL=http://192.168.1.100:8188

Docker 容器访问宿主机

export COMFYUI_URL=http://host.docker.internal:8188

WSL 访问 Windows

export COMFYUI_URL=http://$(cat /etc/resolv.conf | grep nameserver | awk '{print $2}'):8188

Troubleshooting

错误:无法连接到 ComfyUI

症状Connection refused无法连接到 ComfyUI

排查步骤

  1. 确认 ComfyUI 已启动:浏览器访问 http://127.0.0.1:8188
  2. 确认端口正确:默认 8188,如果改过需要设置 COMFYUI_URL
  3. 确认防火墙未阻止(Windows Defender / 企业防火墙)
  4. 如果 ComfyUI 在远程/Docker,设置正确的 COMFYUI_URL

错误:H,W should be divisible by spatial_patch_size

症状H,W (xxx, xxx) should be divisible by spatial_patch_size 2

原因:分辨率不是 16 的倍数

解决

  • 使用预设的 aspect_ratio(如 16:99:161:1
  • 如果手动指定 width/height,确保是 16 的倍数(如 512、768、1024)

错误:模型文件不存在

症状:ComfyUI 控制台报 FileNotFoundErrorModel not found

解决:确认以下文件存在:

文件 位置
anima-preview.safetensors ComfyUI/models/diffusion_models/
qwen_3_06b_base.safetensors ComfyUI/models/text_encoders/
qwen_image_vae.safetensors ComfyUI/models/vae/

下载地址:circlestone-labs/Anima

MCP Server 没加载?

  1. 检查状态:Cursor Settings → MCP → anima-tool 应显示绿色
  2. 查看日志:点击 "Show Output" 查看错误
  3. 确认路径:Python 和脚本路径必须是绝对路径
  4. 确认依赖pip install mcp(使用 ComfyUI 的 Python 环境)
  5. 重启 Cursor:修改配置后必须重启

生成超时?

症状:等待很久后报 TimeoutError

可能原因

  • ComfyUI 正在加载模型(首次生成较慢)
  • GPU 显存不足导致处理缓慢
  • 步数 steps 设置过高

解决

  • 增加超时时间:export ANIMATOOL_TIMEOUT=1200
  • 降低步数:steps: 25(默认值)
  • 检查 ComfyUI 控制台是否有错误

API 调用卡住?

确保使用的是最新版本,旧版本可能存在事件循环阻塞问题。

System Requirements

  • Python: 3.10+
  • ComfyUI: 最新版本
  • GPU: 推荐 8GB+ 显存(Anima 模型较大)
  • 依赖mcp(MCP Server)、requests(可选,HTTP 请求)

Credits

License

AGPL-3.0 License - see LICENSE for details.

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