docs/ja-JP/skills/fal-ai-media/SKILL.md
fal.ai MCPによる統合メディア生成(画像、動画、音声)。テキストから画像(Nano Banana)、テキスト/画像から動画(Seedance、Kling、Veo 3)、テキストから音声(CSM-1B)、動画から音声(ThinkSound)をカバーします。ユーザーがAIで画像、動画、音声を生成したい場合に使用します。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code fal-ai-mediaInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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変化が早いスキル。 fal.aiのモデルID、価格、入力、MCPツール名は急速に変わります。特定のモデル、パラメーター、出力形式、またはコストを約束する前に、現在のモデルメタデータを検索または取得してください。
MCPを通じてfal.aiモデルを使用して画像、動画、音声を生成します。
fal.ai MCPサーバーを設定する必要があります。~/.claude.jsonに追加してください:
"fal-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "fal-ai-mcp-server"],
"env": { "FAL_KEY": "YOUR_FAL_KEY_HERE" }
}
APIキーはfal.aiで取得してください。
fal.ai MCPは以下のツールを提供します:
search — キーワードで利用可能なモデルを検索find — モデルの詳細とパラメーターを取得generate — パラメーターでモデルを実行result — 非同期生成のステータスを確認status — ジョブステータスを確認cancel — 実行中のジョブをキャンセルestimate_cost — 生成コストを見積もるmodels — 人気モデルの一覧表示upload — 入力として使用するファイルをアップロードベストユースケース: クイックイテレーション、ドラフト、テキストから画像、画像編集。
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
}
)
ベストユースケース: 本番画像、リアリズム、タイポグラフィ、詳細なプロンプト。
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
}
)
| パラメーター | 型 | オプション | 備考 |
|-------|------|---------|-------|
| prompt | string | 必須 | 生成したいものを説明する |
| image_size | string | square、portrait_4_3、landscape_16_9、portrait_16_9、landscape_4_3 | アスペクト比 |
| num_images | number | 1-4 | 生成する数 |
| seed | number | 任意の整数 | 再現性 |
| guidance_scale | number | 1-20 | プロンプトへの追従度(高いほど文字通り) |
インペインティング、アウトペインティング、またはスタイル転送にNano Banana 2を入力画像と共に使用:
# まずソース画像をアップロード
upload(file_path: "/path/to/image.png")
# 次に画像入力で生成
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"
}
)
ベストユースケース: テキストから動画、高モーション品質の画像から動画。
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
}
)
ベストユースケース: ネイティブ音声生成付きのテキスト/画像から動画。
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"
}
)
ベストユースケース: 生成された音声付き、高視覚品質の動画。
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"
}
)
既存の画像から開始:
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"
}
)
| パラメーター | 型 | オプション | 備考 |
|-------|------|---------|-------|
| prompt | string | 必須 | 動画を説明する |
| duration | string | "5s"、"10s" | 動画の長さ |
| aspect_ratio | string | "16:9"、"9:16"、"1:1" | フレーム比率 |
| seed | number | 任意の整数 | 再現性 |
| image_url | string | URL | 画像から動画用のソース画像 |
自然な会話品質のテキストから音声。
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
}
)
動画コンテンツからマッチする音声を生成。
generate(
app_id: "fal-ai/thinksound",
input_data: {
"video_url": "<video_url>",
"prompt": "ambient forest sounds with birds chirping"
}
)
プロフェッショナルな音声合成には、ElevenLabsを直接使用:
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が設定されている場合、その生成音声を使用:
# 音声生成
audio = coll.generate_voice(text="Your narration here", voice="alloy")
# 音楽生成
music = coll.generate_music(prompt="upbeat electronic background music", duration=30)
# 効果音
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="thunder crack followed by rain")
生成前に見積もりコストを確認:
estimate_cost(
estimate_type: "unit_price",
endpoints: {
"fal-ai/nano-banana-pro": {
"unit_quantity": 1
}
}
)
特定のタスクに対するモデルを検索:
search(query: "text to video")
find(endpoint_ids: ["fal-ai/seedance-1-0-pro"])
models()
seedを使用するestimate_costを確認するvideodb — 動画処理、編集、ストリーミングvideo-editing — AI駆動の動画編集ワークフローcontent-engine — ソーシャルプラットフォーム向けコンテンツ作成development
Share durable, inspectable context and handoffs between Claude, Codex, Hermes, Cursor, OpenCode, and other agents through the local ECC Memory Vault. Use when an agent must save work state, transfer context, resume another agent's task, or search shared project knowledge.
development
Use when multiple consumers and providers must evolve an API or event schema without field drift, integration surprises, or one side silently redefining the interface.
tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, or validate GPU nodes.
data-ai
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.