MCP Integration

Deixe o Agente de IA chamar diretamente o Lingie
Gerar imagens, vídeos e áudio

O servidor MCP oficial do Lingie (Lingie.Mcp) encapsula os recursos de geração do cliente como ferramentas MCP padrão. Qualquer Agente de IA compatível com MCP, como Claude Desktop, Cursor, ZCode, pode se conectar com um clique: escreva o prompt e deixe o resto com o Agente.

Ver repositório no GitHub ↗Baixar cliente gratuitamente

Por que usar o Lingie MCP?

Arquivo único sem dependências

Implementação em arquivo único com Node.js puro (≥18), sem necessidade de npm install; é só clonar e usar.

Cobertura completa local + nuvem

Fluxos de trabalho locais gratuitos do ComfyUI ou, via gateway, acesso a GPUs na nuvem e modelos de terceiros como DALL·E, Midjourney e Kling.

Tarefas longas sem perda de resultados

Se não for concluído em cerca de 20 segundos, retorna automaticamente o ID da tarefa; o Agente faz polling para obter o resultado, sem ficar limitado ao timeout de 30 segundos do host.

Integração sem alterações

Reutilize diretamente a API local integrada do Lingie. As credenciais do gateway são emitidas com um clique nas configurações do Lingie e entram em vigor automaticamente em cerca de 10 segundos.

Início Rápido

Integração em três passos: clone o repositório, copie a configuração e reinicie o Agente para ver a ferramenta lingie.

1. Pré-requisitos

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. Clone o repositório

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

GitHub ↗

3. Configure o Agente

Adicione no arquivo de configuração MCP do ZCode / Claude Desktop / Cursor (substitua o caminho pelo diretório onde você clonou):

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

Lista de ferramentas

Por padrão, expõe a ferramenta "Workflow API" (motor local do ComfyUI, 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_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）

Quando as credenciais do gateway estiverem disponíveis (Configurações do Lingie → API local → ative "Gateway de acesso do Agent (MCP)" ou defina variáveis de ambiente), ferramentas de gateway adicionais são expostas, abrangendo ComfyUI local/nuvem e modelos de terceiros (cobrado por pontos de energia):

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）

Porta, token, diretório de saída, logs etc. podem ser sobrescritos por variáveis de ambiente; veja o README do repositório. Após ativar o acesso via gateway no Lingie, as credenciais são gravadas automaticamente em mcp-credentials.json na máquina local, sem configuração manual.

Fluxo de chamada típico do Agente

Tomando "texto para imagem" como exemplo, uma geração completa leva apenas 6 etapas:

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

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Clone o Lingie.Mcp e conclua a integração em minutos. Todo o processo é executado no cliente Lingie, com cobrança de灵力 transparente e controlável.

Ir para o GitHub Baixe o Lingie primeiro

LingieAI.com

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