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fal-ai-media

通过MCP连接fal.ai,从文字或图片生成图像和视频,也可生成朗读语音及匹配视频的声音,涵盖模型查找、输入设置检查、费用估算和生成状态查询。

原文查看原文说明

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

集成工具ElevenLabs
AI 评分80分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 根据文字制作缩略图和商品图
  • 改变现有图片的画风
  • 将静态图片转为视频
  • 根据文字生成旁白
  • 生成与视频匹配的声音

中文介绍

功能

根据文字生成图像和视频,编辑现有图片、将图片转为视频、朗读文字,并生成与视频内容匹配的声音。通过连接外部工具的方式MCP使用fal.ai,涵盖查找适用模型、检查输入设置、估算费用和查询生成状态。

示例涉及图像模型Nano Banana,视频模型Seedance、Kling、Veo 3,以及音频模型CSM-1B和ThinkSound。

适用场景

适合尝试缩略图或商品图方案、将静态图片制作成视频,以及准备旁白或环境音。也适合在生成前确认费用,尝试不同的表现方式。

使用示例

  • “请根据这段商品说明生成一张正方形商品图。”
  • “请把这张图片编辑成水彩画风格。”
  • “请为这段视频生成匹配的森林环境音。”

注意事项

需要配置fal.ai MCP server及API密钥FAL_KEY。模型ID、输入字段、输出格式和价格变化较快,执行前需核实最新信息。直接使用ElevenLabs需要另一个API密钥;VideoDB的语音和音乐生成功能仅在已配置该服务时使用。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确列出图像、视频和音频生成场景及各自使用的模型。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好提供upload和generate输入示例,以及费用估算和状态查询工具。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
B部分不足涉及向外部上传和付费生成,但没有审核所发送内容的步骤。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足提供FAL_KEY和MCP配置示例,但没有VideoDB配置步骤。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月19日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md7.3 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

fal.ai Media Generation

Drift-prone skill. fal.ai model IDs, pricing, inputs, and MCP tool names change quickly. Search or fetch the current model metadata before promising a specific model, parameter, output format, or cost.

Generate images, videos, and audio using fal.ai models via MCP.

When to Activate

  • User wants to generate images from text prompts
  • Creating videos from text or images
  • Generating speech, music, or sound effects
  • Any media generation task
  • User says "generate image", "create video", "text to speech", "make a thumbnail", or similar

MCP Requirement

fal.ai MCP server must be configured. Add to ~/.claude.json:

"fal-ai": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "fal-ai-mcp-server"],
  "env": { "FAL_KEY": "YOUR_FAL_KEY_HERE" }
}

Get an API key at fal.ai.

MCP Tools

The fal.ai MCP provides these tools:

  • search — Find available models by keyword
  • find — Get model details and parameters
  • generate — Run a model with parameters
  • result — Check async generation status
  • status — Check job status
  • cancel — Cancel a running job
  • estimate_cost — Estimate generation cost
  • models — List popular models
  • upload — Upload files for use as inputs

Image Generation

Nano Banana 2 (Fast)

Best for: quick iterations, drafts, text-to-image, image editing.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "a futuristic cityscape at sunset, cyberpunk style",
    "image_size": "landscape_16_9",
    "num_images": 1,
    "seed": 42
  }
)

Nano Banana Pro (High Fidelity)

Best for: production images, realism, typography, detailed prompts.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-pro",
  input_data: {
    "prompt": "professional product photo of wireless headphones on marble surface, studio lighting",
    "image_size": "square",
    "num_images": 1,
    "guidance_scale": 7.5
  }
)

Common Image Parameters

ParamTypeOptionsNotes
promptstringrequiredDescribe what you want
image_sizestringsquare, portrait_4_3, landscape_16_9, portrait_16_9, landscape_4_3Aspect ratio
num_imagesnumber1-4How many to generate
seednumberany integerReproducibility
guidance_scalenumber1-20How closely to follow the prompt (higher = more literal)

Image Editing

Use Nano Banana 2 with an input image for inpainting, outpainting, or style transfer:

# First upload the source image
upload(file_path: "/path/to/image.png")

# Then generate with image input
generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "same scene but in watercolor style",
    "image_url": "<uploaded_url>",
    "image_size": "landscape_16_9"
  }
)

Video Generation

Seedance 1.0 Pro (ByteDance)

Best for: text-to-video, image-to-video with high motion quality.

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "a drone flyover of a mountain lake at golden hour, cinematic",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "seed": 42
  }
)

Kling Video v3 Pro

Best for: text/image-to-video with native audio generation.

generate(
  app_id: "fal-ai/kling-video/v3/pro",
  input_data: {
    "prompt": "ocean waves crashing on a rocky coast, dramatic clouds",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Veo 3 (Google DeepMind)

Best for: video with generated sound, high visual quality.

generate(
  app_id: "fal-ai/veo-3",
  input_data: {
    "prompt": "a bustling Tokyo street market at night, neon signs, crowd noise",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Image-to-Video

Start from an existing image:

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "camera slowly zooms out, gentle wind moves the trees",
    "image_url": "<uploaded_image_url>",
    "duration": "5s"
  }
)

Video Parameters

ParamTypeOptionsNotes
promptstringrequiredDescribe the video
durationstring"5s", "10s"Video length
aspect_ratiostring"16:9", "9:16", "1:1"Frame ratio
seednumberany integerReproducibility
image_urlstringURLSource image for image-to-video

Audio Generation

CSM-1B (Conversational Speech)

Text-to-speech with natural, conversational quality.

generate(
  app_id: "fal-ai/csm-1b",
  input_data: {
    "text": "Hello, welcome to the demo. Let me show you how this works.",
    "speaker_id": 0
  }
)

ThinkSound (Video-to-Audio)

Generate matching audio from video content.

generate(
  app_id: "fal-ai/thinksound",
  input_data: {
    "video_url": "<video_url>",
    "prompt": "ambient forest sounds with birds chirping"
  }
)

ElevenLabs (via API, no MCP)

For professional voice synthesis, use ElevenLabs directly:

import os
import requests

resp = requests.post(
    "https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/<voice_id>",
    headers={
        "xi-api-key": os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "text": "Your text here",
        "model_id": "eleven_turbo_v2_5",
        "voice_settings": {"stability": 0.5, "similarity_boost": 0.75}
    }
)
with open("output.mp3", "wb") as f:
    f.write(resp.content)

VideoDB Generative Audio

If VideoDB is configured, use its generative audio:

# Voice generation
audio = coll.generate_voice(text="Your narration here", voice="alloy")

# Music generation
music = coll.generate_music(prompt="upbeat electronic background music", duration=30)

# Sound effects
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="thunder crack followed by rain")

Cost Estimation

Before generating, check estimated cost:

estimate_cost(
  estimate_type: "unit_price",
  endpoints: {
    "fal-ai/nano-banana-pro": {
      "unit_quantity": 1
    }
  }
)

Model Discovery

Find models for specific tasks:

search(query: "text to video")
find(endpoint_ids: ["fal-ai/seedance-1-0-pro"])
models()

Tips

  • Use seed for reproducible results when iterating on prompts
  • Start with lower-cost models (Nano Banana 2) for prompt iteration, then switch to Pro for finals
  • For video, keep prompts descriptive but concise — focus on motion and scene
  • Image-to-video produces more controlled results than pure text-to-video
  • Check estimate_cost before running expensive video generations

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