🚀 fal-api-mcp-server

这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器，借助fal.ai的FLUX.1 Pro模型，为用户提供强大的图像生成功能。

✨ 主要特性

• 依托fal.ai的FLUX.1 Pro模型，实现高质量图像生成。
• 提供灵活的工具配置，可根据不同需求生成多样化图像。
• 支持多种图像大小、数量、格式等参数的设置。

📦 安装指南

配置API密钥

此服务器需要一个fal.ai API密钥才能正常运行。您可以在fal.ai注册以获取API密钥。 API密钥应作为环境变量提供：

FAL_KEY=your_fal_ai_api_key

您可以在shell中设置此环境变量，或在服务器所在的同一目录创建一个.env文件，内容如上所示。

Claude Desktop配置

MacOS

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

Windows

配置文件路径：%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

基础用法

一旦服务器配置并运行，您就可以使用Claude生成图像。例如：

• "生成一副日落山脉景观的图像"
• "创建一个带有霓虹灯的赛博朋克角色的肖像"
• "展示一个未来城市的天际线，有飞行汽车" Claude将使用fal.ai FLUX.1 Pro模型生成所需的图像。

工具参数说明

服务器实现了一个工具：

• generate_image：根据文本提示生成图像使用fal.ai FLUX.1 Pro
  • 必要参数：
    • prompt：生成图像的文本提示
  • 可选参数：
    • image_size：所需图像大小（默认："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：1）
    • enable_safety_checker：启用安全检查器（默认：true）
    • safety_tolerance：安全容限级别1 - 6，数值越高越宽松（默认："2"）
    • output_format：输出图像格式，"jpeg" 或 "png"（默认："jpeg"）

📚 详细文档

组件说明

资源

此服务器不提供任何持久性资源，因为fal.ai主要是一个无状态模型执行服务。

工具

服务器实现了一个工具generate_image，可根据文本提示生成图像。具体参数说明见上文使用示例部分。

配置说明

此服务器需要一个fal.ai API密钥才能正常运行。您可以在fal.ai注册以获取API密钥。API密钥应作为环境变量提供，可在shell中设置或在服务器所在的同一目录创建一个.env文件。

演示

您可以通过以下链接查看演示： https://github.com/user-attachments/assets/564a0fc3-9204-4399-b1ea-ab6a5c9f2d84

🔧 技术细节

构建和发布

要准备分发包，可按以下步骤操作：

1. 同步依赖项并更新锁定文件：

uv sync

2. 构建发行版：

uv build

这将在dist/目录中创建源代码和wheel分布。 3. 发布到PyPI：

uv publish

注意：您需要通过环境变量或命令标志设置PyPI凭证：

• 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服务器运行在stdio上，调试可能具有挑战性。为了获得最佳的调试体验，我们强烈推荐使用MCP Inspector。 您可以使用以下命令启动MCP Inspector：

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

启动后，Inspector将显示一个URL，您可以在浏览器中访问以开始调试。