Fal Api MCP Server

🚀 fal-api-mcp-server

這是一個基於Model Context Protocol (MCP)的服務器，藉助fal.ai的FLUX.1 Pro模型，為用戶提供強大的圖像生成功能。

✨ 主要特性

• 依託fal.ai的FLUX.1 Pro模型，實現高質量圖像生成。
• 提供靈活的工具配置，可根據不同需求生成多樣化圖像。
• 支持多種圖像大小、數量、格式等參數的設置。

📦 安裝指南

配置API密鑰

此服務器需要一個fal.ai API密鑰才能正常運行。您可以在fal.ai註冊以獲取API密鑰。 API密鑰應作為環境變量提供：

FAL_KEY=your_fal_ai_api_key

您可以在shell中設置此環境變量，或在服務器所在的同一目錄創建一個.env文件，內容如上所示。

Claude Desktop配置

MacOS

配置文件路徑：~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows

配置文件路徑：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json%

"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"
    }
  }
}

"mcpServers": {
  "fal-api-mcp-server": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "fal-api-mcp-server"
    ],
    "env": {
      "FAL_KEY": "your_fal_ai_api_key"
    }
  }
}

💻 使用示例

基礎用法

一旦服務器配置並運行，您就可以使用Claude生成圖像。例如：

• "生成一副日落山脈景觀的圖像"
• "創建一個帶有霓虹燈的賽博朋克角色的肖像"
• "展示一個未來城市的天際線，有飛行汽車" Claude將使用fal.ai FLUX.1 Pro模型生成所需的圖像。

工具參數說明

服務器實現了一個工具：

• generate_image：根據文本提示生成圖像使用fal.ai FLUX.1 Pro
  • 必要參數：
    • prompt：生成圖像的文本提示
  • 可選參數：
    • image_size：所需圖像大小（默認："landscape_4_3"）
      • 選項："square_hd", "square", "portrait_4_3", "portrait_16_9", "landscape_4_3", "landscape_16_9"
    • num_images：要生成的圖像數量（默認：1）
    • enable_safety_checker：啟用安全檢查器（默認：true）
    • safety_tolerance：安全容限級別1 - 6，數值越高越寬鬆（默認："2"）
    • output_format：輸出圖像格式，"jpeg" 或 "png"（默認："jpeg"）

📚 詳細文檔

組件說明

資源

此服務器不提供任何持久性資源，因為fal.ai主要是一個無狀態模型執行服務。

工具

服務器實現了一個工具generate_image，可根據文本提示生成圖像。具體參數說明見上文使用示例部分。

配置說明

此服務器需要一個fal.ai API密鑰才能正常運行。您可以在fal.ai註冊以獲取API密鑰。API密鑰應作為環境變量提供，可在shell中設置或在服務器所在的同一目錄創建一個.env文件。

演示

您可以通過以下鏈接查看演示： https://github.com/user-attachments/assets/564a0fc3-9204-4399-b1ea-ab6a5c9f2d84

🔧 技術細節

構建和發佈

要準備分發包，可按以下步驟操作：

1. 同步依賴項並更新鎖定文件：

uv sync

2. 構建發行版：

uv build

這將在dist/目錄中創建源代碼和wheel分佈。 3. 發佈到PyPI：

uv publish

注意：您需要通過環境變量或命令標誌設置PyPI憑證：

• 令牌：--token 或 UV_PUBLISH_TOKEN
• 或用戶名/密碼：--username/UV_PUBLISH_USERNAME 和 --password/UV_PUBLISH_PASSWORD

調試

由於MCP服務器運行在stdio上，調試可能具有挑戰性。為了獲得最佳的調試體驗，我們強烈推薦使用MCP Inspector。 您可以使用以下命令啟動MCP Inspector：

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

啟動後，Inspector將顯示一個URL，您可以在瀏覽器中訪問以開始調試。