Логотип 灵姬灵姬 LingieLingieAI.com

MCP Integration

Позвольте AI-агенту напрямую вызывать Lingie
Генерация изображений, видео и аудио

Официальный MCP-сервер Lingie (Lingie.Mcp) оборачивает возможности генерации клиента в стандартные MCP-инструменты. Любой AI-агент, поддерживающий MCP, — Claude Desktop, Cursor, ZCode и другие — подключается в один клик: напишите промпт, остальное сделает агент.

Смотреть репозиторий GitHub ↗Скачать клиент бесплатно

Зачем использовать Lingie MCP

Один файл без зависимостей

Чистый Node.js (≥18), реализован в одном файле — без npm install, клонируйте и используйте.

Полное покрытие: локально + облако

Бесплатные локальные рабочие процессы ComfyUI или вызов облачных GPU и сторонних моделей (DALL·E, Midjourney, Kling и др.) через шлюз.

Долгие задачи не теряют результат

Если задача не завершается за ~20 секунд, автоматически возвращается её id; агент забирает результат опросом, без ограничения в 30 секунд на вызов хоста.

Подключение без изменений

Используйте встроенный локальный API Lingie напрямую, учетные данные шлюза выдаются одним щелчком в настройках Lingie и вступают в силу автоматически примерно через 10 секунд.

Быстрый старт

Подключение за три шага: клонируйте репозиторий, скопируйте конфигурацию, перезапустите агента — инструменты lingie появятся.

1. Предварительные требования

  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. Клонирование репозитория

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

3. Настройка агента

Добавьте в MCP-конфигурацию ZCode / Claude Desktop / Cursor (замените путь на ваш фактический каталог клонирования):

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

Список инструментов

По умолчанию доступен инструмент «Workflow API» (локальный движок ComfyUI, бесплатно):

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）

Когда доступны учётные данные шлюза (Lingie → Настройки → Локальный API → включите «Доступ к шлюзу для агента (MCP)» или задайте переменные окружения), дополнительно появляются инструменты шлюза, охватывающие локальный/облачный ComfyUI и сторонние модели (тарифицируется по Lingie Credits):

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）

Порт, токен, выходной каталог, журнал и т.д. можно переопределить через переменные окружения — подробности в README репозитория. После включения доступа к шлюзу в Lingie учётные данные автоматически записываются в mcp-credentials.json на вашем компьютере, ручная настройка не требуется.

Типичный процесс вызова агента

На примере «текст в изображение» полная генерация занимает всего 6 шагов:

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

Готовы поручить агентуТворчестволи?

Клонируйте Lingie.Mcp, подключение займет несколько минут, генерация полностью выполняется через клиент Lingie, оплата за энергию прозрачна и контролируема.

Перейти на GitHubСначала скачайте Lingie

LingieAI.com