使用说明
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
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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”
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启动服务器：
uv run dev -
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”）
