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开发工具stdio官方级别未说明来源级核验

Sts Fal MCP

MCP Server

Fal AI MCP Server 是一个提供AI模型内容生成的服务,支持模型列表、搜索、内容生成、队列管理和文件上传等功能,适用于需要高效内容生成的开发者和企业。

工具数

8

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI模型Python开发工具内容生成

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

data-mindset

提供方

data-mindset

最后核验

2026/5/17 20:20

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uv run dev

详细介绍

sp-fal-mcp 翻译为中文可以是“特定功能-故障-多点控制协议”(或根据具体上下文调整为更贴切的表述,如“特定应用-故障-多点控制机制”等)。不过,这个翻译是基于假设的,因为“sp-fal-mcp”本身并不是一个广泛认知或标准化的术语,其具体含义可能依赖于特定的领域或上下文。在实际应用中,建议根据具体语境进行适当调整

Smithery的Fal AI MCP服务器 - 通过MCP访问fal.ai模型并生成内容。

特点/特性

  • 列出并搜索fal.ai模型
  • 获取模型架构
  • 使用任何fal.ai模型生成内容
  • 队列管理(状态、结果、取消)
  • 文件上传至fal.ai CDN

设置

  1. 从以下位置获取您的Fal AI API密钥: fal.ai/dashboard/keys 翻译成中文是:“fal.ai 控制台/密钥” 或者更流畅地表达为:“fal.ai 平台/密钥管理页面”
  1. 启动服务器:
   uv run dev
  1. 交互式测试:
   uv run playground

工具

  • models(page, total) - 列出可用模型
  • search(keywords) - 搜索模型
  • schema(model_id) - 获取模型架构
  • generate(model, parameters, queue) - 生成内容
  • result(url) - 获取排队结果
  • status(url) - 检查队列状态
  • cancel(url) - 取消排队中的请求
  • upload(path) - 将文件上传到CDN

部署

部署到Smithery的时间为 smithery.ai/new(可译为:“smithery.ai的新页面”或根据具体语境简化为“smithery.ai新界面”)

目录标签

目录标签

AI模型Python开发工具内容生成本地部署队列管理文件上传

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

8

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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