AUTOMATIC1111 на графе Gradio: 73 ноды и MCP для Cursor

Gradio пересобрала stable-diffusion-webui от AUTOMATIC1111 в Workflow1111 , один canvas с 11 медиа-пайплайнами и 73 нодами. Знакомые сценарии Stable Diffusion не разъехались по вкладкам: prompt-matrix гоняет четыре txt2img-ноды параллельно, hi-res fix идёт через FLUX.1-Kontext, а LLM Qwen3-4B превращает короткую фразу в до 40 тегов для промпта. Ноды собираются из четырёх типов операторов: fn (Python), model (InferenceClient), space (Gradio Space на Hub) и dataset. В приложении 36 операторных нод, 22 fn-ноды работают локально без сети , примерно две трети графа переживёт обрыв связи. REST и MCP из коробки Каждый output-нод становится REST-эндпоинтом без ручных маршрутов. Workflow1111 отдаёт девять API, включая /image , /generated_prompt , /detected_objects и /png_info . Вызов через gradio_client или OAuth-токен Hugging Face идёт на квоту того, кто подписался. С флагом mcp_server=True те же выходы , MCP-инструменты: в Cursor указываешь URL Space и токен в заголовке X-HF-Token , и агент генерирует картинку, читает метаданные PNG или гоняет детекцию как шаги одной задачи. Старт без GPU Большинство model-вызовов идут через Inference Providers и Spaces , демо работает без своей видеокарты. Fn-нода , обычный Python: можно привязать локальный checkpoint через bind= и крутить тот же canvas на своём GPU. Минимальный старт , gr.Workflow(bind=[your_function]).launch() ; готовый Workflow1111 можно дублировать на Hub и перепаивать ноды. Источник: Rebuilding AUTOMATIC1111 with Gradio Workflow .