MCP Fal

🚀 fal.ai MCP 服务器

fal.ai MCP 服务器是一个用于与 fal.ai 模型和服务交互的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，它能帮助用户便捷地使用 fal.ai 的各类模型和服务，实现模型管理、内容生成等功能。

🚀 快速开始

运行服务器

你可以使用开发模式运行服务器：

fastmcp dev main.py

这将启动 MCP 检查仪网页界面，你可以在其中测试工具。

在 Claude Desktop 中安装

要将服务器与 Claude Desktop 一起使用：

fastmcp install main.py -e FAL_KEY="YOUR_FAL_API_KEY_HERE"

这将使服务器在 Desktop 应用中可用。

直接运行

你也可以直接运行服务器：

python main.py

✨ 主要特性

• 列出所有可用的 fal.ai 模型
• 根据关键词搜索特定模型
• 获取模型的 OpenAPI 方案
• 使用任何 fal.ai 模型生成内容
• 支持直接和排队执行模型
• 排队管理（状态检查、获取结果、取消请求）
• 将文件上传到 fal.ai CDN

📦 安装指南

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/am0y/mcp-fal.git
cd mcp-fal

2. 安装所需的包：

pip install fastmcp httpx aiofiles

3. 将你的 fal.ai API 密钥设置为环境变量：

export FAL_KEY="YOUR_FAL_API_KEY_HERE"

💻 使用示例

基础用法

以下是使用开发模式运行服务器的示例：

fastmcp dev main.py

高级用法

在 Claude Desktop 中安装服务器的示例：

fastmcp install main.py -e FAL_KEY="YOUR_FAL_API_KEY_HERE"

📚 详细文档

API 参考

工具

• models(page=None, total=None) - 列出所有可用模型，支持分页查询
• search(keywords) - 根据关键词搜索模型
• schema(model_id) - 获取特定模型的 OpenAPI 方案
• generate(model, parameters, queue=False) - 使用模型生成内容，可选排队执行
• result(url) - 获取排队请求的结果
• status(url) - 检查排队请求的状态
• cancel(url) - 取消排队请求
• upload(path) - 将文件上传到 fal.ai CDN

📄 许可证

MIT