已有现成件：Pixelle-MCP（AIDC-AI）把 ComfyUI 工作流封装成 MCP 服务，可接 Cursor/Claude Desktop 等 MCP 客户端，支持本地 ComfyUI 与 RunningHub 云端两种执行引擎、Docker 部署，默认服务在 9004 端口、MCP 端点 /pixelle/mcp（Hexmos 的社区服务器页）。对 LIN 的理想形态不是再造轮子，而是做一层薄 Skill：预置 https://tokenbuddy.cc，用户只填自己的 Key，Skill 内部串起『选题→八层提示词扩写（走用户 API）→调用 MoneyPrinterTurbo/Pixelle-Video 出片→返回成片路径』。

适用场景：LIN 官网专栏的差异化交付：每个专栏配一个可下载的现成工具包

MCP 插件 Skill 一键调用 ComfyUI 产品机会

操作步骤

  1. 现成路线：部署 Pixelle-MCP，.env 里配 ComfyUI 地址与 LLM（base_url 填 https://tokenbuddy.cc、Key 填用户 Key），MCP 客户端里即可对话式出图/出视频
  2. 自研 Skill 路线（最小版）：输入只有 topic + ratio + 用户 Key 三项；内部固定调用链，不暴露中间参数
  3. 先选一个题材做样板（如科普解说走 MoneyPrinterTurbo），跑通后再复制到宠物/美食等题材
  4. 分发物 = Skill 包 + 一页说明（填 Key 的位置截图级说明），不要让用户改代码
中文提示词
「（Skill 内部首步的 LLM 指令示例）把用户给的选题《{topic}》按视频提示词八层框架扩写成 {n} 个分镜：每镜含景别、主体、单一动作、单一运镜、光源、音效，并生成负面提示词清单；只输出 JSON。」
英文提示词
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开源项目信息

  • 仓库：Pixelle-MCP 仓库 clone 地址见来源页原文：https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-MCP.git
  • Stars 口径：stars: unverified in search
  • 许可：搜索结果未明示，采用前查仓库
接入本站 API：这条本身就是接入方式：所有 LLM 环节默认走 https://tokenbuddy.cc、只要求用户填 Key；视频生成环节若后台分组未开通视频模型，则 Skill 只做到脚本+提示词+分镜图，成片环节跳回云端工具并明确提示。

参数说明

  • ratio：由 Skill 参数传入，默认 9:16
  • tool：Pixelle-MCP / 自研 Skill + 第 11/12 条流水线
说明：自研 Skill 部分为方案设想（非现成产品），与现成 MCP 部分已分开表述；LIN 的确切 Base URL 未确认，Skill 中必须做成可配置项、不得硬编码臆测地址

注意事项

  • ⚠️ 不要承诺『一键爆款』：Skill 解决的是生产效率，选题与审片仍需人
  • ⚠️ Key 只存用户本地配置，不要做成回传服务器的形态
  • ⚠️ MCP/流水线任一上游改版都会断链，Skill 要锁定已验证版本并写明

来源：https://hexmos.com/freedevtools/mcp/community-servers/AIDC-AI--Pixelle-MCP/