用途：fal-mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，使 Claude Desktop 及其他 MCP 客户端能够调用 Fal.ai 上的模型，生成图像、视频、音乐与音频。
主要能力：提供 18 个媒体生成工具，包括 generate_image（文生图）、generate_image_structured（控制构图、光照、主体）、generate_image_from_image（风格转换）、remove_background（去背景生成透明 PNG）、upscale_image（2x/4x 放大）、edit_image（自然语言编辑）、inpaint_image（掩码局部编辑）、resize_image（社媒尺寸）、compose_images（水印/Logo 叠加）、generate_video、generate_video_from_image、generate_video_from_video、generate_music；另有 list_models、recommend_model、get_pricing、get_usage、upload_file。通过动态发现可使用 Fal.ai 平台 600+ 模型，支持完整模型 ID 或友好别名，并带 TTL 缓存。
使用方式：需 Python 3.10 以上、Fal.ai API key（有免费额度）和 Claude Desktop 或兼容 MCP 客户端。可用 uvx 直接运行，也可通过 Claude Code 插件市场安装或使用官方 Docker 镜像。配置写入 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json（macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json；Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json），随后重启 Claude Desktop。HTTP/SSE 模式下 SSE 端点为 http://localhost:8080/sse（Docker）或 http://localhost:8000/sse（pip），消息端点为 POST http://localhost:8080/messages/。Docker 使用 upload_file 时需挂载卷，并使用容器内路径。
适用场景：在 Claude 对话中生成图片、将图片转成视频、生成音乐、文本转语音或转写音频，以及按类别或关键词检索可用模型。
限制：视频和音乐生成可能耗时数分钟，属正常范围，可改用更快模型变体或降低时长与分辨率；可能遇到速率限制，需等待或升级 Fal.ai 套餐；使用前须设置 FAL_KEY；本地文件上传在 Docker 下需要额外卷挂载配置。
