灵姬ロゴ灵姬 LingieLingieAI.com

MCP Integration

AI Agentに灵姬を直接呼び出させる
画像、動画、音声を生成

灵姬公式 MCP サーバー（Lingie.Mcp）がクライアントの生成機能を標準 MCP ツールとしてカプセル化。Claude Desktop、Cursor、ZCode など MCP 対応の AI Agent ならワンクリックで接続可能：プロンプトを書くだけで、あとは Agent に任せられます。

GitHub リポジトリを見る ↗無料でクライアントアプリケーションをダウンロード

灵姬 MCP を選ぶ理由

ゼロ依存・単一ファイル

純粋な Node.js（≥18）の単一ファイル実装。npm install 不要で、クローンすればすぐ使えます。

ローカル＋クラウドを完全カバー

無料のローカル ComfyUI ワークフロー、またはゲートウェイ経由でクラウド GPU と DALL·E、Midjourney、Kling などのサードパーティモデルを呼び出せます。

長時間タスクでも結果を失わない

約20秒で未完了の場合、自動的にタスクIDにデグレードして返却。Agent がポーリングで取得するため、ホストの30秒呼び出しタイムアウトの制限を受けません。

ゼロ改修で接続

灵姬内蔵のローカルAPIを直接再利用。ゲートウェイ認証情報は灵姬設定でワンクリック発行でき、約10秒で自動的に有効になります。

クイックスタート

3ステップで接続：リポジトリのクローン、設定のコピー、Agent の再起動で lingie ツールが表示されます。

1. 前提条件

  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. リポジトリのクローン

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

3. Agent の設定

ZCode / Claude Desktop / Cursor の MCP 設定ファイルに追加（パスは実際のクローン先に置き換えてください）：

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

ツール一覧

デフォルトで「ワークフロー API」ツールを公開（ローカル ComfyUI エンジン、無料）：

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）

ゲートウェイ認証情報が利用可能な場合（灵姬 設定 → ローカル API → 「Agent (MCP) ゲートウェイ接続」を有効化、または環境変数を設定）、追加でゲートウェイツールを公開。ローカル/クラウド ComfyUI とサードパーティモデルをカバー（灵力値で課金）：

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）

ポート、Token、出力ディレクトリ、ログなどはすべて環境変数で上書き可能です。詳細はリポジトリの README を参照してください。灵姬側でゲートウェイ接続を有効にすると、認証情報が自動的にローカルの mcp-credentials.json に書き込まれ、手動設定は不要です。

Agent の一般的な呼び出しフロー

「文生成画像」を例にすると、1回の完全な生成はわずか6ステップ：

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

Agent に任せる準備はできましたか？作成しましたか？

Lingie.Mcpをクローンして数分で接続完了。生成プロセスはすべて灵姬クライアント経由で行われ、灵力値の課金は透明で管理可能です。

GitHub へ先に灵姬をダウンロード

LingieAI.com