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MCP Integration

KI-Agenten direkt Lingie aufrufen lassen
Bilder, Videos und Audio generieren

Der offizielle Lingie-MCP-Server (Lingie.Mcp) kapselt die Generierungsfähigkeiten des Clients als standardisierte MCP-Tools. Jeder MCP-fähige KI-Agent wie Claude Desktop, Cursor, ZCode kann mit einem Klick integriert werden: Prompt schreiben, den Rest erledigt der Agent.

GitHub-Repository ansehen ↗Client kostenlos herunterladen

Warum Lingie MCP

Einzeldatei ohne Abhängigkeiten

Reine Node.js-Implementierung (≥18) als einzelne Datei, kein npm install erforderlich, nach dem Klonen sofort nutzbar.

Lokale + Cloud-Abdeckung

Kostenlose lokale ComfyUI-Workflows oder Aufruf von Cloud-GPU sowie Drittanbietermodellen wie DALL·E, Midjourney, Kling über das Gateway.

Langläufige Aufgaben ohne Ergebnisverlust

Nach ca. 20 Sekunden ohne Abschluss erfolgt automatische Rückstufung zur Rückgabe der Aufgaben-ID; der Agent pollt das Ergebnis ab, unabhängig vom 30-Sekunden-Aufruf-Timeout des Hosts.

Integration ohne Änderungen

Nutzen Sie direkt die integrierte lokale API von Lingie. Das Gateway-Token wird mit einem Klick in den Lingie-Einstellungen ausgestellt und ist in ca. 10 Sekunden aktiv.

Schnellstart

Drei Schritte zur Integration: Repository klonen, Konfiguration kopieren, Agent neu starten – das lingie-Tool ist sofort sichtbar.

1. Voraussetzungen

  1. 1灵姬客户端正在运行（官网免费下载）
  2. 2灵姬 设置 → 本地 API → 开启「外部工作流 API」（端口默认 17856）
  3. 3无需手动启动 ComfyUI 引擎：提交任务时灵姬会自动拉起（首次约 30-120 秒）

2. Repository klonen

git clone https://github.com/MechaBabyAi/Lingie.Mcp.git C:\MCP\Lingie.Mcp
GitHub ↗

3. Agent konfigurieren

Fügen Sie in die MCP-Konfigurationsdatei von ZCode / Claude Desktop / Cursor ein (Pfad durch Ihr tatsächliches Klonverzeichnis ersetzen):

{
  "mcpServers": {
    "lingie": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\MCP\\Lingie.Mcp\\server.mjs"]
    }
  }
}

Tool-Liste

Standardmäßig wird das ‚Workflow-API

lingie_health检查灵姬本地 API 与本地 ComfyUI 引擎是否在线（未运行时提交会自动拉起）
lingie_list_workflows列出可用工作流（图片/视频/音频生成等）
lingie_workflow_capabilities查看某工作流的参数模式（类型/必填/默认值/可选值/提交方式）
lingie_upload_file上传本地文件到 ComfyUI 输入目录（供图生图/参考图/首帧等参数使用）
lingie_run_workflow执行工作流：完成直接返回输出文件本地路径，超过约 20 秒自动降级返回 run_id
lingie_run_result轮询 run_id 并取回结果，完成时返回输出文件本地路径
lingie_run_status查询任务状态与进度（不下载输出）
lingie_cancel_run取消任务（会中断本地引擎当前正在执行的任务）

Wenn Gateway-Anmeldedaten verfügbar sind (Lingie Einstellungen → Lokale API → ‚Agent (MCP) Gateway-Zugriff

lingie_list_models列出网关可用模型（本地/云端 ComfyUI 与第三方模型）
lingie_generate_image一键调用模型生成图片（超时自动降级返回 task_id）
lingie_generate_video一键调用模型生成视频（超时自动降级返回 task_id）
lingie_task_status查询网关任务状态与输出
lingie_cancel_task取消网关任务
lingie_estimate_cost预估一次模型调用的灵力值消耗（不实际生成）
lingie_spirit_balance查询灵力值余额（可用 = 余额 − 冻结）

Port, Token, Ausgabeverzeichnis, Protokolle usw. können über Umgebungsvariablen überschrieben werden, Details finden Sie in der Repository-README. Nach Aktivierung des Gateway-Zugriffs auf der Lingie-Seite werden die Anmeldedaten automatisch in die lokale mcp-credentials.json geschrieben, keine manuelle Konfiguration erforderlich.

Typischer Agent-Aufruffluss

Am Beispiel ‚Text-zu-Bild

1lingie_health
确认灵姬在线（引擎未运行也可提交，会自拉起）
2lingie_list_workflows
找到想用的工作流（如「文生图」）
3lingie_workflow_capabilities
了解参数怎么填
4lingie_upload_file（可选）
图生图先上传参考图
5lingie_run_workflow
提交生成：约 20 秒内完成直接拿到输出文件本地路径，否则拿到 run_id 走下一步
6lingie_run_result
轮询 run_id，完成时返回输出文件本地路径，Agent 直接处理

Bereit, den Agenten für Sie arbeiten zu lassenErstellenFertig?

Klonen Sie Lingie.Mcp, in wenigen Minuten einsatzbereit. Die Generierung läuft vollständig über den Lingie-Client, mit transparenten und kontrollierbaren Energiepunkte-Kosten.

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