MCP Integration
Permite que los agentes de IA llamen directamente a Lingie
Genera imágenes, videos y audio
El servidor MCP oficial de Lingie (Lingie.Mcp) encapsula las capacidades de generación del cliente como herramientas MCP estándar. Cualquier agente de IA compatible con MCP, como Claude Desktop, Cursor, ZCode, puede conectarse con un clic: escribe el prompt y deja el resto al agente.
¿Por qué usar Lingie MCP?
Archivo único sin dependencias
Implementación de archivo único en Node.js puro (≥18), sin npm install, clona y listo.
Cobertura total local + nube
Flujos de trabajo ComfyUI locales gratuitos, o mediante la puerta de enlace accede a GPU en la nube y a modelos de terceros como DALL·E, Midjourney y Kling.
Las tareas largas no pierden resultados
Si no se completa en unos 20 segundos, degrada automáticamente y devuelve el id de la tarea; el agente la recupera mediante sondeo, sin estar limitado por el tiempo de espera de 30 segundos del host.
Integración sin cambios
Reutiliza directamente la API local integrada de Lingie; las credenciales de la puerta de enlace se emiten con un clic en la configuración de Lingie y se activan automáticamente en unos 10 segundos.
Inicio rápido
Integración en tres pasos: clona el repositorio, copia la configuración y reinicia el agente para ver la herramienta lingie.
1. Requisitos previos
- 1灵姬客户端正在运行（官网免费下载）
- 2灵姬 设置 → 本地 API → 开启「外部工作流 API」（端口默认 17856）
- 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. Clona el repositorio
git clone https://github.com/MechaBabyAi/Lingie.Mcp.git C:\MCP\Lingie.Mcp
3. Configura el agente
Añade en el archivo de configuración MCP de ZCode / Claude Desktop / Cursor (reemplaza la ruta con tu directorio de clonación real):
{
"mcpServers": {
"lingie": {
"command": "node",
"args": ["C:\\MCP\\Lingie.Mcp\\server.mjs"]
}
}
}Lista de herramientas
De forma predeterminada expone la herramienta «API de flujo de trabajo» (motor ComfyUI local, gratuito):
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_idlingie_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）Cuando las credenciales de la puerta de enlace estén disponibles (Configuración de Lingie → API local → activa «Acceso a la puerta de enlace para agentes (MCP)», o configura variables de entorno), se exponen además herramientas de puerta de enlace que cubren ComfyUI local/nube y modelos de terceros (facturados por puntos de energía):
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）El puerto, el token, el directorio de salida, los registros, etc., se pueden sobrescribir mediante variables de entorno; consulta el README del repositorio. Una vez activada la puerta de enlace en Lingie, las credenciales se escriben automáticamente en el mcp-credentials.json local, sin configuración manual.
Flujo de llamada típico del agente
Tomando «texto a imagen» como ejemplo, una generación completa solo requiere 6 pasos:
lingie_healthlingie_list_workflowslingie_workflow_capabilitieslingie_upload_file（可选）lingie_run_workflowlingie_run_resultPrepárate para que el agente haga el trabajo por tiCrear.¿Ya?
Clona Lingie.Mcp e intégralo en pocos minutos; todo el proceso de generación se realiza a través del cliente de Lingie, con una facturación por valor de lingli transparente y controlable.
LingieAI.com