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fal-api-mcp-server

fal-api-mcp-server

本地服务
github.com/taimo3810开发工具483 周前更新

关于 fal-api-mcp-server

fal-api-mcp-server 是面向图像生成工作流的 MCP 服务,通过 fal.ai 的 FLUX.1 Pro 根据文本提示生成图像,并可调整尺寸、数量和输出格式。

主要功能

  1. 01使用 FLUX.1 Pro 生成图像
  2. 02设置图像尺寸与数量
  3. 03选择 JPEG 或 PNG 格式
  4. 04配置安全检查与容忍度

适用场景

  1. 01根据文本提示生成风景图
  2. 02制作角色肖像或城市概念图

MCP 相关

该 MCP 服务向 MCP 客户端提供 generate_image 工具,用于调用 fal.ai FLUX.1 Pro 生成图像。需要通过 FAL_KEY 配置 fal.ai API 密钥。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

fal-api-mcp-server

一个使用 fal.ai 的 FLUX.1 Pro 模型提供图像生成能力的模型上下文协议(MCP)服务。

组件

资源

由于 fal.ai 主要是无状态的模型执行服务,因此此服务不提供任何持久化资源。

工具

此服务实现了一个工具:

  • generate_image:使用 fal.ai FLUX.1 Pro 根据文本提示词生成图像
    • 必需参数:
      • prompt:用于生成图像的文本提示词
    • 可选参数:
      • image_size:所需的图像尺寸(默认值:"landscape_4_3")
        • 选项:"square_hd"、"square"、"portrait_4_3"、"portrait_16_9"、"landscape_4_3"、"landscape_16_9"
      • num_images:要生成的图像数量(默认值:1)
      • enable_safety_checker:启用安全检查器(默认值:true)
      • safety_tolerance:安全容忍度级别,范围为 1-6,数值越高限制越宽松(默认值:"2")
      • output_format:输出图像格式,"jpeg" 或 "png"(默认值:"jpeg")

配置

此服务需要 fal.ai API 密钥才能正常运行。你可以在 fal.ai 注册以获取 API 密钥。

应通过环境变量提供 API 密钥:

FAL_KEY=your_fal_ai_api_key

你可以在 Shell 中设置此环境变量,也可以在服务所在目录中创建 .env 文件,并写入上述内容。

演示

https://github.com/user-attachments/assets/564a0fc3-9204-4399-b1ea-ab6a5c9f2d84

快速入门

安装
Claude Desktop

MacOS:~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows:%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

开发版/未发布服务配置
"mcpServers": {
  "fal-api-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
      "/path/to/fal-api-mcp-server",
      "run",
      "fal-api-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "FAL_KEY": "your_fal_ai_api_key"
    }
  }
}
已发布服务配置
"mcpServers": {
  "fal-api-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "fal-api-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "FAL_KEY": "your_fal_ai_api_key"
    }
  }
}
使用方法

配置并运行服务后,你就可以通过 Claude 使用它来生成图像。提示词示例:

  • “生成一张日落时分的山地风景图”
  • “创作一幅带有霓虹灯的赛博朋克角色肖像”
  • “给我展示一座有飞行汽车的未来城市景观”

Claude 将使用 fal.ai FLUX.1 Pro 模型生成所需图像。

开发

构建和发布

准备分发软件包:

  1. 同步依赖项并更新锁文件:
uv sync
  1. 构建软件包分发文件:
uv build

这将在 dist/ 目录中创建源代码分发包和 wheel 分发包。

  1. 发布到 PyPI:
uv publish

注意:你需要通过环境变量或命令行标志设置 PyPI 凭据:

  • 令牌:--token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
  • 或用户名/密码:--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD
调试

由于 MCP 服务通过 stdio 运行,调试可能颇具挑战。为了获得最佳调试体验,我们强烈建议使用 MCP Inspector。

你可以通过 npm 使用以下命令启动 MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/fal-api-mcp-server run fal-api-mcp-server

启动后,Inspector 会显示一个 URL,你可以在浏览器中访问该 URL 开始调试。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。