inspirai-store ComfyUI Studio 首次配置
按以下步骤完成 ComfyUI Studio 的环境初始化。每个步骤完成后向用户报告结果，遇到问题时给出明确的解决指引。
步骤 1：检测 ComfyUI 路径
按优先级依次探测以下常见安装路径：
D:/ComfyUI-aki-v3/ComfyUI（秋叶整合包）D:/ComfyUI/C:/ComfyUI/~/ComfyUI/
验证方式： 检查候选路径下是否存在 main.py 或 comfy/cli_args.py，任一存在即视为有效 ComfyUI 安装。
如果全部未找到： 提示用户手动输入 ComfyUI 安装路径，例如：
未在常见位置找到 ComfyUI。请告诉我你的 ComfyUI 安装路径，例如：
E:/my-comfyui/ComfyUI
将确认后的路径记录为 COMFYUI_PATH，后续步骤均基于此路径。
步骤 2：检测 Comfy Pilot
检查 {COMFYUI_PATH}/custom_nodes/comfy-pilot/ 目录是否存在。
如果已安装： 报告版本信息（如有），继续下一步。
如果未安装： 向用户提供以下三种安装方式，让用户选择：
方法 1（推荐）: cd {COMFYUI_PATH}/custom_nodes && git clone https://github.com/ConstantineB6/comfy-pilot.git
方法 2（Manager）: 在 ComfyUI Manager 中搜索 "comfy-pilot" 安装
方法 3（comfy-cli）: pip install comfy-cli && comfy node install comfy-pilot（需先安装 comfy-cli）
安装完成后提醒用户：需要重启 ComfyUI 才能生效。
等待用户确认安装完成后再继续。
步骤 3：生成 .mcp.json
根据检测到的 COMFYUI_PATH，在插件根目录下生成 .mcp.json 文件，内容如下：
{
"mcpServers": {
"comfy-pilot": {
"command": "python",
"args": ["{COMFYUI_PATH}/custom_nodes/comfy-pilot/mcp_server.py"],
"env": {
"COMFYUI_HOST": "127.0.0.1",
"COMFYUI_PORT": "8188"
}
}
}
}
将 {COMFYUI_PATH} 替换为步骤 1 检测到的实际路径（如 D:/ComfyUI-aki-v3/ComfyUI）。
如果文件已存在，询问用户是否覆盖。
步骤 4：检测 ComfyUI 运行状态
尝试连接 http://127.0.0.1:8188，判断 ComfyUI 是否正在运行。
如果已运行： 报告连接成功，继续下一步。
如果未运行： 提示用户启动 ComfyUI：
ComfyUI 当前未运行。请先启动 ComfyUI，启动方式取决于你的安装类型：
- 秋叶整合包： 双击运行
启动器.exe或run_nvidia_gpu.bat- 原版安装： 在 ComfyUI 目录下运行
python main.py- comfy CLI： 运行
comfy launch启动后告诉我，我将继续配置。
等待用户确认 ComfyUI 已启动后再继续。
步骤 5：触发环境扫描
调用 comfy-scanner agent 执行完整的环境扫描，生成 .comfyui-studio/inventory.json。
扫描内容包括：
- GPU 型号和显存大小
- 已安装的 checkpoint / LoRA / VAE / ControlNet 等模型
- 已安装的自定义节点列表
- 根据显存大小计算
recommended_tier（low_vram / mid_vram / high_vram）
如果 .comfyui-studio/ 目录不存在，先创建该目录。
步骤 6：检测 API Token
检查以下 API Token 是否已配置：
HuggingFace Token (HF_TOKEN)：
- 检查环境变量
HF_TOKEN - 检查
{COMFYUI_PATH}/.env文件中是否包含HF_TOKEN= - 检查
D:/ComfyUI-aki-v3/.env文件（秋叶整合包）
CivitAI Token (CIVITAI_TOKEN)：
- 检查环境变量
CIVITAI_TOKEN - 检查上述
.env文件中是否包含CIVITAI_TOKEN=
如果缺失： 说明获取方式：
HuggingFace Token：
- 访问 https://huggingface.co/settings/tokens
- 创建一个 Read 权限的 Access Token
- 设置环境变量
HF_TOKEN=hf_xxx或写入.env文件CivitAI Token：
- 访问 https://civitai.com/user/account（需登录）
- 在 API Keys 部分创建一个 Key
- 设置环境变量
CIVITAI_TOKEN=xxx或写入.env文件Token 非必需，但下载 HuggingFace 受限模型或 CivitAI 模型时需要。可以稍后再配置。
步骤 7：输出环境报告
汇总以上所有检测结果，以表格形式输出最终的环境报告：
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ComfyUI Studio 环境配置报告
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ComfyUI 路径： {COMFYUI_PATH}
Comfy Pilot： 已安装 / 未安装
ComfyUI 状态： 运行中 (http://127.0.0.1:8188)
GPU： {GPU 型号}
显存： {显存大小} GB
推荐档位： {recommended_tier}
已安装模型： {数量} 个
- Checkpoint: {数量}
- LoRA: {数量}
- VAE: {数量}
- ControlNet: {数量}
已安装自定义节点： {数量} 个
HF Token： 已配置 / 未配置
CivitAI Token： 已配置 / 未配置
推荐可用工作流类型：
✓ 文生图 (FLUX / SDXL / SD1.5)
✓ 图生视频 (Wan 2.1 / AnimateDiff)
✗ 语音合成 (缺少 xxx 节点)
...
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配置完成！使用 /studio-gen 开始创作。
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根据 recommended_tier 和已安装的模型/节点，动态判断哪些工作流类型当前可用。