FLORA

FLORA MCP スキル

エージェントを FLORA につなぎ、ツールにアクセスできるだけではなく、 実際の作業に役立てるためのワークフローです。

FLORA の MCP サーバーを使うと、どのエージェントでも画像、動画、音声、テキストを生成し、 保存済みの複数ステップの手法を実行し、FLORA のキャンバスを読み書きできるようになります。これが 基本的な機能です。このリポジトリは判断のレイヤーです。どのモデルをいつ使うか、注意点は何か、 良い結果とはどのようなものか、結果が期待に沿わなかった場合にどうすればよいかを説明します。

スキルでは、テスト済みのワークフローと測定結果を記録しています。モデルの動作やツールの利用状況は 変わることがあるため、例に従う前に接続先のサーバーを確認してください。

FLORA はこれらのスキルを管理し、レビュー済みのプルリクエストを通じてここで更新を公開しています。

---

インストール

コマンドは 1 つです。FLORA の MCP サーバーはホスト型で、OAuth による認証を行うため、API キーは必要ありません。初回の呼び出し時にブラウザーが開き、サインインできます。

Claude Code

claude mcp add --transport http flora https://agents.flora.ai/mcp

Codex

codex mcp add flora --transport http https://agents.flora.ai/mcp

Cursor、Windsurf、Zed、その他の MCP クライアント — MCP 設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "flora": {
      "type": "http",
      "url": "https://agents.flora.ai/mcp"
    }
  }
}

Claude.ai（ウェブとデスクトップ）— カスタムコネクターとして追加します。

1. https://agents.flora.ai/mcp をコピーします
2. Settings → Connectors → Add custom connector (直接リンク) に移動します
3. 貼り付けてサインインし、生成を開始します

ChatGPT — FLORA はアプリディレクトリにあります。そこで有効にしてください。

次にスキルを追加します

サーバーは機能を提供し、スキルはその機能をどう使うかをエージェントに伝えます。

Claude Code — 1 つのコマンドで、スキルとサーバーをまとめて導入できます。 このリポジトリはプラグイン マーケットプレイスでもあるため、インストールすると MCP サーバーとすべてのスキルが設定されます。

claude plugin marketplace add florafauna-ai/flora-mcp-skills
claude plugin install flora-mcp-skills@flora

その他のエージェント — スキルをコピーして追加します。

git clone https://github.com/florafauna-ai/flora-mcp-skills.git
cp -r flora-mcp-skills/skills/* .codex/skills/       # Codex
cp -r flora-mcp-skills/skills/* .cursor/rules/       # Cursor

Claude.ai — プラグインをインストールできないため、次の 3 つから選んでください。 claude plugin は Claude Code 専用です。ウェブとデスクトップでは、スキルを手動で追加します。

FLORA を定期的に使う場合は、プロジェクトを作成します。 プロジェクトを作成し、Set custom instructions を開いて、使いたいスキルの内容を貼り付けます。たとえば skills/flora-batch-generate/SKILL.md を使えます。以後、その プロジェクト内のすべてのチャットでスキルが利用でき、貼り直す必要はありません。最も確実で、費用もかかりません。

複数のプロジェクトで再利用する場合は、スキルとしてアップロードします。 Claude.ai ではスキルフォルダーを zip 圧縮してアップロードできます。このリポジトリの構成はすでに適した形式で、各スキルが SKILL.md を含む個別のディレクトリに入っています。必要なスキルを zip 圧縮します。

git clone https://github.com/florafauna-ai/flora-mcp-skills.git
cd flora-mcp-skills/skills && zip -r flora-batch-generate.zip flora-batch-generate

その後、Claude の設定にあるスキル／機能の項目からアップロードします。事前に作成されたアーカイブを ダウンロードするのではなく、リポジトリから zip 圧縮すれば、常に最新バージョンを入手できます。

あるいは、その場で依頼するだけでもかまいません — セットアップ不要で通常のチャットでも使える raw URL オプションについては、以下を参照してください。

インストールせずに使う方法もあります — エージェントを 1 つのスキルに直接案内します。

Read https://raw.githubusercontent.com/florafauna-ai/flora-mcp-skills/main/skills/flora-batch-generate/SKILL.md
and follow it for these 5 products:

  PO-01  a matte black ceramic pour-over coffee dripper
  WB-04  a brushed steel insulated water bottle
  AP-09  a folded oatmeal linen apron
  CB-02  a walnut wood cutting board, rectangular
  SB-03  a stack of three speckled stoneware bowls

One consistent studio style across all five: seamless warm-grey backdrop,
soft softbox from camera left, subtle contact shadow, 85mm, centred, no props.

スキルを最新の状態に保つ

このリポジトリには新しいスキルが追加され、誤りが判明した既存のスキルも、検証結果に応じて修正されます。**その変更が自動的に反映されることはありません。**インストール済みのプラグインは固定されたスナップショットです。新しいスキルが追加されても通知されず、古いコピーのまま問題なく動作し続けます。更新は自分で行うものであり、自動で行われるものではありません。

**Claude Code — 再インストールも再認証も不要な、2つのコマンドです。**MCP 接続には手を加えません。

claude plugin marketplace update flora
claude plugin update flora-mcp-skills

1つ目のコマンドでこのリポジトリのマーケットプレイス一覧を更新し、2つ目で新しいバージョンを取得します。1つ目を省略すると、2つ目で新しいものを見つけられません。変更は次のセッションから反映されます。プラグインは起動時に読み込まれるため、その後エージェントを再起動してください。

already at the latest version と表示された場合は、本当に最新の状態です。 claude plugin list で現在のバージョンを確認できます。

**その他のエージェント — コピーし直してください。**更新コマンドはありません。リポジトリを再度取得して、上書きしてください。

cd flora-mcp-skills && git pull
cp -r skills/* .codex/skills/        # Codex
cp -r skills/* .cursor/rules/        # Cursor

**Claude.ai — 貼り付け直すか、ZIP を作り直してください。**プロジェクトのカスタム指示もアップロードしたスキルも、追加した時点のスナップショットです。最新の SKILL.md をもう一度貼り付けるか、最新のクローンからフォルダーを ZIP にして再アップロードしてください。

**Raw URL — 何もする必要はありません。**このパスは常に main を配信するため、プッシュされた時点で最新になります。スキルの今日のバージョンを確実に読むには、この方法を使ってください。

---

まずここから：チャットをやめて、バッチ処理を始める

FLORA の MCP サーバーを最大限に活用するために最も効果的なのは、チャットボットとして扱うのをやめ、パイプラインとして扱うことです。

エージェントは、1件ずつリクエストを送り、そのたびに完了を待つ方法をデフォルトで選びがちですが、これはサーバーを使う方法として最も遅いやり方です。FLORA は生成を並行して実行します。直列化しているのは、エージェント側だけです。

実際の6件のバッチで計測した結果、一斉に実行すると15.8秒でした。同じ6件を1件ずつ実行すると、約150秒です。コストも出力も同じで、所要時間は10分の1です。リストが大きくなるほど、その差は比例して広がります。

**flora-batch-generate は、このリポジトリの目玉スキルです。**ここで1つだけ読むなら、これを読んでください。商品リスト、キャンペーンのバリエーション、ソース画像のフォルダー、またはスプレッドシートを1つの並列バッチにまとめ、正しくポーリングし、何が失敗したか、その理由まで正確に伝えます。

---

ユースケース別のスキル

大規模処理 — 多数の項目に同じ処理を適用

スキル	こんなときに使います
flora-batch-generate ★	商品、SKU、キャンペーンのバリエーション、ローカライズ、シーンなどのリストがあり、統一したスタイルで各行に1つのアセットを作成したい場合に使います。並列実行、バッチのポーリング、項目ごとの変数、一部の失敗、リトライの分類に対応しています。まずはここから。

リファイン — 無駄なコストをかけずに、1つのことを正しく仕上げる

スキル	次のような場合に使用します
flora-refine-loop ★	最初の結果が意図と異なり、具体的な目標に近づけたい場合です。「少し違う」「近づいたけれど、Xがずれている」といったときに使います。無料の画像判定ツールで問題点を特定し、プロンプトを修正して、目標に達するか問題点に変化がなくなるまで続けます。より良い結果を期待して同じプロンプトを何度も実行している人を見かけたら、すぐに使ってください。

コンポジット — すでにあるものに動きを付ける

スキル	次のような場合に使用します
flora-motion-compositor	UI のスクリーンショット、ロゴ、製品写真、Figma のエクスポートなど、すでに存在する被写体に、本格的なモーショングラフィックスのショット（3D 傾斜画面、段階的な文字表示、カメラワーク、カラーグレーディングなど）を加えたい場合です。何も生成しないため、すべてのピクセルはファイルまたはフォントから取得されます。そのため、文字はくっきりと鮮明で、スペルは正確になり、同じシーンを2回レンダリングするとバイト単位で一致します。JSON シーングラフから、$0、1ショットあたり約12秒でレンダリングできるため、デザイン変更後に作品全体を再レンダリングしても無料です。

シーケンス — スクリプトから動画へ

スキル	次のような場合に使用します
flora-script-to-video	スクリプトやストーリーがあり、アニメーション動画を作成したい場合。承認ゲートを設けた段階的なパイプラインで、スクリプト → ショットリスト → 一貫性のあるキーフレーム → モーションと進めます。動画クリップのコストはキーフレームの30～90倍なので、ずれた静止画はアニメーション化する前に検出する必要があります。完成動画ではなく、順序付きのクリップURLを出力します。

変換 — 画像はすでに用意できている

スキル	次のような場合に使用します
flora-run-technique	ソース画像に、保存済みの複数ステップのFLORAワークフローを適用したい場合。背景の差し替え、再ライティング、アップスケール、モデルの差し替え、スケッチからレンダリングまで対応します。

リフォーマット — 1つの素材をあらゆる配置先に

スキル	次のような場合に使用します
flora-video-resize	完成済みの動画を、黒帯を入れたり被写体が失われるような切り抜きをしたりせず、各配置先のアスペクト比（9:16、16:9、4:5、1:1）に合わせたい場合。FLORAの動画間変換モデルで生成的にリフレームし、ソースの被写体、衣装、動き、照明、カラーグレーディング、画面上のテキスト、タイミングを維持します。
flora-image-resize	静止画の場合も同様です。i2i-qwen-image-editで1枚の画像を別の比率にリフレームし、被写体、小道具、パレット、カラーグレーディングを維持します。フレームを拡張するのではなく再レンダリングすることを明記しているため、すでに承認済みの素材は、代わりに無料のARアクションで余白を追加してください。

提示 — 完成した作業を納品物に仕上げる

スキル	次の場合に使用します
flora-mockup-deck	完成した広告クリエイティブを実際の掲載イメージに仕上げる必要がある場合に使用します。屋外広告の掲載イメージ、SNS向けのリサイズ、各掲載イメージの横にブリーフを印刷した注釈付きA4 PDFを作成します。アートワークは正確に再現され、再生成されることはありません。アートワークの代わりに「花のキャンペーンデッキ」のような文章のブリーフも受け付け、追加で1回生成してマスタークリエイティブを作成します。
flora-pdp-deck	商品写真があり、運がよければモデル着用写真もある場合に使用します。スタジオ撮影風の画像、モデル着用画像、A4デッキを揃えた、購入につなげるためのセットを作成します。1枚の画像から作業でき、1枚の画像でできることとできないことを明確に示します。

配信 — 広告プラットフォームまで一気通貫

スキル	次の場合に使用します
flora-brand-ad-pipeline	商品のローンチに、クリエイティブだけでなく、その後のすべての工程も必要な場合に使用します。固定されたブランドの表現に沿った生成から、アーカイブ用のDrive、ホスティング用のSupabase、そして人による確認を待つため一時停止状態にしたMeta Adsのクリエイティブまで対応します。ブランドは指示文ではなく入力情報です。保存済みの手法、参照画像、brand.jsonに保持され、エージェントが文章から書き起こすことはありません。パイプラインの状態はマニフェストに記録されるため、再実行時には重複ではなく修復が行われます。

監視 — チームの情報共有を維持する

スキル	使用する場面
flora-trend-board	デザインチームが、あるカテゴリで何が注目されているのか（カラーバリエーション、シルエット、素材、競合の新製品など）を知る必要がある一方、誰も文章のトレンドレポートを読まない場合に使います。指定されたソース群を定期的にスキャンし、興味深そうに見える度合いではなく、勢いに基づいてシグナルをランク付けして、チームが普段使っているチャンネルに生成したムードボードを投稿します。4枚のボードが、同じボードを4回作ったような見た目にならないよう、差異化ルールを備えています。

確認 — 公開前に評価する

スキル	使用する場面
flora-brand-consistency-audit	個々には問題のない素材でも、全体として一貫性がなく、クライアント、広告プラットフォーム、または PDP に提出しようとしている場合に使います。ブランドの実際のルール（アイデンティティ、パレット、処理、トリミングシステム、ロックアップ、背景、出力仕様）に照らして一式を評価し、深刻度、根拠、修正案を含む指摘を返します。まず素材全体を確認してから個々のアセットを調べ、層化サンプリングした一部を詳しく読み込みます。確認する画像ごとにビジョンの呼び出しが必要になるためです。

Iteration — 既存のものを発展させる

スキル	使用する場面
flora-canvas-iterate	ユーザーが既存のプロジェクトやキャンバスについて言及し、「先週のヒーロー画像」や「Meridian プロジェクトには何がある？」などと尋ね、最初から作り直すのではなく修正したい場合。
flora-open-project	ワークスペースとプロジェクト ID、貼り付けられたリンク、または FLORA の「Open in agent」ボタンから、特定のキャンバスでセッションを開始する場合。ハーネス内ブラウザー（Claude Code Desktop、Cowork）を WebMCP 経由で flora_open_project によりキャンバスにサインインさせます。利用できない場合はホストされたツールに切り替え、その後キャンバスを読み込み、最初に試す案や続行するための 2 つの方法を提示します。

★ = 主要スキル。最も入念にテストされています。

---

試してみる

以下から 1 つコピーしてください。スキルは名前を指定したときではなく、依頼内容に応じて起動します。スキル名を入力する必要はありません。

flora-batch-generate

春のカタログに載せる 24 商品です。それぞれの商品詳細ページ用のショットを生成してください。 すべての商品で同じスタジオセットを使い、継ぎ目のないウォームグレーの背景、カメラ左側からの柔らかなキーライトでお願いします。 何かに費用をかける前に、合計金額を教えてください。

このキャンペーンのコピーをもとに、市場ごとに 1 つずつ、ローカライズ版を 12 種類作成してください。アートディレクションはすべて統一してください。市場の一覧は添付のシートにあります。

商品 URL を 40 件まとめたフォルダーがあります。ライティングを統一して、それぞれにヒーロー画像を 1 枚作成してください。まず費用を教えてください。

flora-refine-loop

黒い無地の面に置かれた、白いセラミックマグカップを 1 つ生成してください。持ち手は右向きにし、真上から見下ろす俯瞰視点で、ほかの物は置かないでください。仕上がりが合うまで調整してください。ただし、最大 3 ラウンドまでです。

ちょっと違います。もう一度試してください。

(このスキルは、何も考えずに再生成することを拒み、「正しい」とはどういう意味かを尋ねるはずです。ただ再生成するだけなら、スキルが起動していません。それが確認すべきバグです。)

4:37 ちょうどを示す時計の文字盤の写真を作成してください。針が正しくなるまで調整してください。

(モデルは時計の針が苦手です。同じ欠陥がプロンプトを実際に変更しても残る場合は、そこで止めて選択肢を提示し、これ以上ラウンドを無駄にしないのが正しい動作です。)

flora-script-to-video

この脚本を動画にしてください。すべてのショットで同じキャラクターとライティングを維持してください。

店内・ダイナー — 夜。窓に雨が降り注ぐ。女性が一人でコーヒーを飲んでいる。
彼女は時計を確認する。ドアが開く。彼女は顔を上げる。

このシーンのストーリーボードを作成してアニメーション化してください。16:9 で、5 秒のショットを 6 つお願いします。動画に費用をかける前に、キーフレームを見せてください。

30 秒の広告脚本と、ブランドキャラクターのシートがあります。この資料を参考にキーフレームを作成し、アニメーション化してください。動画制作の費用は別途見積もってください。

flora-mockup-deck

このポスターを屋外広告としてモックアップしてください。壁やバス停に掲示した様子を見たいです。 ソーシャルメディア向けのサイズもお願いします。

このキャンペーンのキービジュアルを、実際の場所に掲示したらどう見えるでしょうか？正面から撮影した画像でお願いします。アートワークには手を加えないでください。

この広告の掲載イメージをまとめたデッキを作成してください。ソーシャルメディア向けに、1:1、4:5、9:16のサイズに変更してください。

花のキャンペーンデッキを作成してください。

(アートワークが添付されていないため、スキルはまずポスターを作成します。生成は1回だけ行い、あなたに確認してから、承認された場合にのみ配置します。避けるべき失敗は、間違った配置を4つ作ることです。それらは再生成できません。)

flora-brand-ad-pipeline

いちごのローンチ用素材です。SKUは6つで、いつもの仕上がりにしてください。確認できるよう、ステージングまでお願いします。

新店舗オープンの広告セットを作成してください。生成、アーカイブ、ホスティングを行い、Metaのクリエイティブは一時停止状態にしておいてください。

夏のキャンペーンを再実行してください。前回、Metaへの登録が漏れた広告が2つありました。

(重要なのはマニフェストです。再実行では、すべてを再生成して再アップロードするのではなく、欠けている2つの行を修復するべきです。)

flora-pdp-deck

キャンドルの写真です。商品ページ用のPDP画像と、最後にデッキが必要です。

商品写真と、全身モデルの画像を添付しました。彼女に商品を持たせてスタジオ背景で撮影し、ブランド要素を取り除いてください。

商品写真はこれ1枚しかありません。これを使って、実際に何ができますか？

(スキルは、写真1枚から作れるのは画像1枚であって4枚ではないと、はっきり伝えるべきです。1つの参照画像から4つのアングルを求めると、ほぼ同じ画像が4枚生成され、そのすべてに料金がかかります。フルセットの複数アングル画像を作れると約束するなら、それがバグです。)

flora-run-technique

この商品を清潔感のある白い背景に配置してください。

この画像の照明を、参照画像に合わせてください。

すでにある画像に対して、FLORAでは具体的に何ができますか？

flora-canvas-iterate

Meridianプロジェクトには何がありますか？

先週作成したヒーロー画像を表示して、影の青みを抑え、暖色寄りに調整してください。

このプロジェクトで生成したものと、その費用を見せてください。

---

ここで優れたスキルとは

基準となるのは flora-batch-generate と flora-mockup-deck です。どちらも共通した構成で、その内容は「ツールの説明」ではありません。

• 原則。 そのスキルが守るべき不変条件を示す一文。 「N件なら待機は1回であり、N回ではありません。」 「プロンプトを変更せずに再実行しても、改善にはなりません。」 この一文を書けないなら、スキルはまだ準備できていません。
• 実測値。 265ms、3.45x、17% undercount、limit: 100。「速い」「高くつく」「たいてい動く」では不十分です。
• 具体的な落とし穴。 予算を知らないうちに消費した原因を、実際に起きたときの状況とあわせて具体的に記録します。このリポジトリで最も価値のある情報は、誰かがすでに代金を払って経験した失敗です。
• 対応しないこと。 スキルの範囲を明確にし、エージェントがテスト済みの範囲を超えて独自に判断しないようにします。

ツールの説明を薄く包んだだけのものは役に立ちません。エージェントはすでにツールのスキーマを読めるからです。価値があるのは、実際に使って初めて得られる判断力です。

---

貢献

FLORAの優れたワークフローのいくつかは、私たちとは独立して、すでにユーザーによって構築されています。 私たちが把握しているのは、次の2つです。

• Pedro Padillaのエージェント型マーケティングパイプライン — キャンバスではなく、MCP サーバーを通じて進める、エンドツーエンドのキャンペーンフローです。
• Will BovillのFigma + FLORAストーリーボードワークフロー — Figmaからフレームを取り出して、それらを使って生成し、結果をボードに戻してまとめます。

どちらも機能リクエストから始まったものではありません。どちらも、このリポジトリが紹介する価値のある取り組みです。次の人が同じことを一から見つけ直さずに済むようにするためです。

うまく動くワークフローを作った方は、ぜひお送りください。基準は上記の4項目です。ワークフローまたは修正内容を説明するイシューを作成してください。メンテナーが確認し、採用された変更は今後のアップデートに含めます。

---

参考情報

• FLORA MCP エンドポイント — https://agents.flora.ai/mcp（ストリーミング可能な HTTP、OAuth）
• ワークフローの手順 — flora_discover_skills で利用可能なスキルを一覧表示できます。スキル名を渡すと、その手順を読み込めます。
• API と SDK のドキュメント — docs.flora.ai。
• スキルから FLORA を呼び出す — 名前付きツール flora_create_generations、flora_list_generations、flora_run_technique、flora_list_models などを使用します。{ "generations": [...] } を指定して 1～20 個の生成を作成します。1 個だけ生成する場合も、要素が 1 つの配列を指定します。成功した実行 ID を保持し、{ "run_ids": [...] } を指定してポーリングします。テクニックの実行には technique_id を含めます。履歴を一覧表示する場合に限り、実行 ID を省略します。送信に失敗したものが 1 つあっても、バッチ全体を再試行しないでください。ホスト型サーバーには execute コードツールはもうありません。flora_list_tools で接続が提供するツールを一覧表示できます。

接続の参考情報

ワークフローを実行する前に、接続先サーバーが公開しているツール一覧とスキーマを確認してください。 例は、複数形のホスト型生成ツールを対象としています。古いキャッシュ済みのカタログは更新が必要です。

endpoint      https://agents.flora.ai/mcp   (streamable HTTP, Clerk OAuth)
API base      https://app.flora.ai/api/v1
SDK methods   generations.create · generations.list · generations.retrieve
              models.list · projects.create · assets.create
              techniques.runs.create · techniques.runs.retrieve

実在せず、つい使いたくなりがちなものが 2 つあります。models.retrieve（models.list().find() を使用）と runs.action（flora_run_action ツールを使用）です。

FLORA には、ライブキャンバスを直接操作するブラウザー内 MCP サーフェス（WebMCP）もあります。こちらは異なる、より多くのツール名を備えており、flora_run_batch、flora_get_batch_status、flora_get_generations、flora_edit_layers などが利用できます。また、一部のスキルでは、この方法を明示的に区別しています。ブラウザーサーフェス向けにスキルを作成する場合は、ツール名を別途確認してください。ホスト型サーバーのツールと互換性はありません。

データとプライバシー

このプラグインは Markdown スキルと、FLORA のホスト型 MCP サーバーへの参照で構成されています。フック、バックグラウンドプロセス、独自のテレメトリーはありません。

• FLORA に送信される情報。 Claude が FLORA ツールを呼び出すと、その呼び出しに必要な情報が https://agents.flora.ai/mcp に送信されます。これには、プロンプト、提供した参照画像やファイル、モデルとテクニックの選択内容、読み取りまたは変更を依頼したプロジェクトやキャンバスの内容が含まれます。OAuth を通じてご自身の FLORA アカウントにサインインします。接続するまでは何も送信されません。生成はご自身の FLORA アカウントで実行され、その使用量が課金されます。結果は FLORA ワークスペースに保存され、media.flora.ai から提供されます。
• ローカルに保持される情報。 flora-motion-compositor には、ffmpeg と、SVG 入力の場合はヘッドレス Chrome を使用してお使いのマシン上でフレームをレンダリングする、内容を確認できる Python スクリプト scripts/comp.py が 1 つ含まれています。ネットワーク接続は行いません。デッキスキルも同様に、ヘッドレス Chrome を使って HTML と PDF をローカルでレンダリングします。
• 依頼した場合に限り利用されるその他のサービス。 一部のスキルでは、すでにご利用のツールで行う手順について説明しています。たとえば、指定したトレンド情報源の取得（flora-trend-board）、チャンネルへのボードの投稿、または Meta Ads Manager での広告の一時停止です（flora-brand-ad-pipeline）。これらの手順は、ご自身で設定したコネクターや認証情報を通じて実行されます。プラグインにはそれらは含まれていません。

FLORA に送信されるデータには、FLORA のプライバシー通知および利用規約が適用されます。 お問い合わせ：issue を作成するか、[email protected] までメールでご連絡ください。

ライセンス

MIT。LICENSE を参照してください。