FLORA

offiziell

Der FLORA MCP ermöglicht es Nutzern, visuelle Assets – Hero-Bilder, Moodboards, Lifestyle-Aufnahmen, Werbegrafiken – direkt aus einem Gespräch heraus zu erstellen, zu organisieren und weiterzuentwickeln und sie in die Tools zu leiten, mit denen Teams bereits arbeiten (Notion, Google Drive, Slack, Kalender).

Auf flora.ai ansehen

Was kann man mit FLORA MCP machen?

Medien aus Eingabeaufforderungen generieren — Bitten Sie Ihren Assistenten, Bilder, Videos, Audio, Text oder 3D-Modelle über flora_create_generations zu erstellen; die Ergebnisse landen auf Ihrer Leinwand.
Team-Techniken ausführen — Lassen Sie Ihren Agenten gespeicherte Workflows ausführen, indem er flora_run_technique aufruft, nachdem er verfügbare Optionen mit flora_list_techniques aufgelistet hat.
Kosten vor dem Ausgeben prüfen — Fordern Sie ein Angebot mit quote: true bei flora_create_generations an, um geschätzte USD-Kosten zu sehen, und prüfen Sie dann Ihr Guthaben über flora_get_usage.
Canvas-Layouts verwalten — Weisen Sie Ihren Assistenten an, Generierungsknoten auf einem Projektboard mit flora_arrange_canvas und bestimmten node_ids und layout anzuordnen.
Lokale Dateien hochladen und verwenden — Bitten Sie Ihren Agenten, eigene Bilder oder Videos über flora_create_asset in FLORA zu bringen und den Upload dann mit flora_complete_asset abzuschließen.
Verfügbare Fähigkeiten entdecken — Lassen Sie Ihren Assistenten getestete Workflows und Plugins auflisten, indem er flora_discover_skills aufruft, um vorgefertigte Automatisierungsrezepte zu finden.

Dokumentation

Das vollständige Dokumentationsverzeichnis finden Sie unter llms.txt. Markdown-Versionen der Dokumentationsseiten sind verfügbar, indem Sie .md an die Seiten-URLs anhängen; diese Seite ist als Markdown verfügbar.

FLORA MCP-Dokumentation

Verbinden Sie FLORA mit Claude, Claude Code, ChatGPT, Codex, Cursor oder einem beliebigen MCP-Client, damit Ihr Agent Techniken generieren, ausführen und auf Ihren FLORA-Canvassen aufbauen kann.

FLORA MCP ist der gehostete MCP-Server von FLORA. Verbinden Sie ihn einmal, und Ihr KI-Agent kann Bilder, Videos, Audio, Text und 3D generieren, die Techniken Ihres Teams ausführen und die Ergebnisse auf Ihren FLORA-Canvassen ablegen. Diese Dokumentation behandelt die Installation, die Funktionen der einzelnen Tools und die Regeln, die Ihr Agent befolgt.

Einstellung	Wert
Server-URL	`https://agents.flora.ai/mcp` (ohne abschließenden Schrägstrich)
Transport	Streamable HTTP. Es ist ein Remote-Server, es muss also nichts installiert werden.
Anmeldung	OAuth mit Ihrem FLORA-Konto. Headless-Clients können stattdessen einen FLORA-API-Schlüssel als `Authorization: Bearer <key>` senden.
Servername	`flora`
Funktionsprüfung	Fragen Sie Ihren Agenten: „Liste meine FLORA-Workspaces auf. Generiere nichts.“

Wer kann sich verbinden: API und MCP sind ab dem Starter-Plan enthalten. Ein kostenloses Konto kann sich ebenfalls verbinden und mit den $2,50 Nutzung generieren, die jeder neue Workspace erhält. Jede Generierung wird in US-Dollar auf den von Ihnen gewählten Workspace abgerechnet. Siehe So funktioniert die FLORA-Preisgestaltung und Authentifizierung.
Fähigkeiten: Getestete Workflows (Batch-Generierung, Verfeinerungsschleifen, Technikläufe und mehr) finden Sie unter github.com/florafauna-ai/flora-mcp-skills. Ihr Agent listet sie mit flora_discover_skills auf. Siehe Fähigkeiten und Plugins.
Für Agenten: Jede Seite hier ist auch als Markdown verfügbar. Hängen Sie .md an eine beliebige URL an, zum Beispiel https://docs.flora.ai/mcp.md. Der vollständige Index ist https://docs.flora.ai/llms.txt.

Installation in Ihrem Client


Claude	Web und Desktop. Fügen Sie einen benutzerdefinierten Connector hinzu.	Claude
Claude Code	Ein Befehl oder das Plugin mit Fähigkeiten.	Claude Code
ChatGPT	FLORA ist in ChatGPT aufgeführt. Klicken Sie auf Verbinden.	ChatGPT
Codex	Ein Befehl oder `config.toml`.	Codex
Cursor	Installation mit einem Klick oder `mcp.json`.	Cursor
VS Code	Ein Befehl oder `.mcp.json`.	VS Code
Andere Clients	Windsurf, Gemini CLI, Copilot Studio, Hermes, OpenClaw und jeder MCP-Client.	Andere Clients

Neu bei FLORA MCP? Der Schnellstart führt Sie von der Verbindung bis zu Ihrem ersten Bild auf einer Canvas.

Beginnen Sie hier: Acht Tools

Ihre Verbindung hat mehr Tools als diese (die Liste hängt von Ihrem Konto, Plan und Client ab; flora_list_tools gibt die Ihnen verfügbaren zurück). Die meisten Aufgaben beginnen mit diesen acht.

Tool	Funktion
`flora_list_workspaces`	Listet die Workspaces auf, die Sie verwenden können, und in welchem Sie sich befinden. Schreibgeschützt.
`flora_list_projects`	Listet Projekte (Canvasses) in einem Workspace auf. Schreibgeschützt.
`flora_list_models`	Listet Modelle mit ihren `model_id`, geschätzten Kosten und Parametern auf. Schreibgeschützt.
`flora_create_generations`	Startet 1 bis 20 Generierungen auf einer Canvas oder bietet deren Kosten mit `quote: true` an. Gibt Geld aus.
`flora_list_generations`	Liest bis zu 20 Läufe nach `run_id` oder listet den Verlauf auf. Schreibgeschützt.
`flora_create_asset`	Bringt Ihre eigenen Dateien von einer URL oder einem Upload-Link in FLORA.
`flora_run_technique`	Führt eine der Techniken Ihres Teams aus. Gibt Geld aus.
`flora_get_usage`	Liest Guthaben und Ausgaben in US-Dollar für einen Workspace oder eine Organisation. Schreibgeschützt.

Die vollständige Liste mit Argumenten und Beispielen finden Sie in der Tool-Referenz.

Was Ihr Agent tun kann

Aufgabe	Rezept
Ein Bild, Video, Audio-Clip oder 3D-Modell aus einer Eingabeaufforderung oder Referenzen erstellen	Ein Bild oder Video generieren
Ein Produktfoto animieren	Ein Produktfoto in Video verwandeln
20 bis 500 Assets aus einer Liste oder Tabelle erstellen	20 bis 500 Assets in Stapeln generieren
Eine von Ihrem Team erstellte Technik ausführen	Die Technik Ihres Teams ausführen
Ihre eigenen Bilder, Videos, Audiodateien oder PDFs verwenden	Eigene Bilder, Videos und Dateien hochladen
Ergebnisse auf einer Canvas anordnen	Ergebnisse auf einer Canvas ablegen
Mehr von dem erstellen, was Ihnen gefallen hat	Favoriten iterieren
Bessere Ergebnisse aus Ihren Eingabeaufforderungen erzielen	Ihren Agenten für bessere Ausgaben einweisen

Alle Rezepte sind in Rezepte indexiert.

Tool-Sequenzen für häufige Aufgaben

Aufgabe	Aufrufe, in Reihenfolge
Erstes Bild	`flora_list_workspaces` → `flora_list_projects` (oder `flora_create_project`) → `flora_create_generations` mit `quote: true` → Genehmigung → `flora_create_generations` → `flora_list_generations`
Video aus einer Foto-URL	`flora_list_workspaces` → `flora_list_projects` → `flora_list_models` mit dem Video `model_id` (um seinen Bildfeldnamen zu lesen) → Angebot → `flora_create_generations` mit der URL in `params` → `flora_list_generations`
Kosten und Guthaben	`flora_list_models` (`estimated_cost_usd`) oder ein `quote: true`-Aufruf → `flora_get_usage`
Eine Technik ausführen	`flora_list_techniques` → `flora_get_technique` → `flora_run_technique` → `flora_list_generations` mit `run_ids` und `technique_id`
Eine lokale Datei verwenden	`flora_create_asset` mit `source: "signed-url"` → Upload (Shell) oder `upload_page`-Link (Chat) → `flora_complete_asset`
Raster auf einer Canvas	`flora_get_canvas` → `flora_arrange_canvas` mit `node_ids` und `layout`, oder `all: true` allein
Ein Canvas-Bild animieren	`flora_add_to_canvas` (Video-Knoten mit dem Bild verbunden) → `flora_run_canvas_nodes` → `flora_list_generations`

Regeln, die Ihr Agent befolgt

Der Server gibt Agenten diese Regeln. Sie sind hier, damit Sie wissen, was Sie erwartet, und damit Sie Ihren Agenten daran messen können.

Fragen, welchem Workspace belastet werden soll. Eine Verbindung ist nicht an einen Workspace gebunden. Wenn mehrere von flora_list_workspaces zurückkommen und keiner aktuell ist, nennt der Agent sie und fragt dich, welchem Workspace belastet werden soll. Projekt-Tools belasten den Workspace des jeweiligen Projekts.
Erst Angebot, in US-Dollar. Der Agent ruft flora_create_generations mit quote: true auf, zeigt dir die Kosten in US-Dollar (niemals in Credits) und führt dieselbe Anfrage ohne quote erst nach deiner Freigabe aus. run_cost und charged_cost sind Dollar: 0.009 bedeutet 0,009 $. Ein fehlgeschlagener Lauf wird nicht berechnet; ein Wiederholungsversuch ist ein neuer Lauf und wird erneut berechnet. Details: Kosten, Guthaben und Limits.
Bei Abrechnungsfehlern anhalten. Bei insufficient_credits oder einem beliebigen BILLING_*-Fehler hält der Agent an und gibt die Meldung weiter. Er versucht es nicht erneut. paid_plan_required bedeutet, dass der Plan des Workspace das Angeforderte nicht enthält. Guthaben und Ausgaben stammen aus flora_get_usage.
Langsam abfragen, in einem Aufruf. Der Agent speichert jede run_id, wartet max(15, 2 × number of runs) Sekunden zwischen Abfragen (15 Sekunden für bis zu 7 Läufe, 40 Sekunden für 20) und liest alle in einem einzigen flora_list_generations-Aufruf (bis zu 20 run_ids, plus technique_id für Technique-Läufe). Schnelleres Abfragen führt zu 429- oder Cooldown-Fehlern mit retry_after_seconds. Details: Läufe.
Einen Teil-Batch niemals erneut auslösen. Elemente, die bereits gestartet wurden, kosten Geld, und ein zeitüberschrittener Aufruf kann trotzdem einen Lauf gestartet haben. Der Agent liest den Verlauf, bevor er es erneut versucht. Siehe Läufe.
Mit canvas_url verlinken. Der Agent öffnet Ergebnisse mit der canvas_url, die jede Generation zurückgibt, und erstellt niemals Projektlinks aus IDs.

FLORA MCP, fal, Replicate oder die API eines Modellanbieters?

Modell-APIs und Aggregatoren wie fal und Replicate geben den rohen Output eines Modells an deinen Code zurück. FLORA MCP ist für kreative Arbeit mit einem Agenten gebaut:

Ergebnisse landen auf einer Canvas. Jede Generation wird zu einem Knoten in einem FLORA-Projekt, das dein Team öffnen, vergleichen, bearbeiten und erweitern kann – nicht nur eine Datei-URL in einem Chatprotokoll.
Die Workflows deines Teams kommen mit. Dein Agent kann die Techniques ausführen, die dein Team gespeichert hat, und FLORAs Skills nutzen.
Team-Abrechnung und Kontrollen. Workspaces, Mitglieder, Rollen, Ausgabenlimits pro Workspace und Nutzungsberichte gelten auch für Agent-Läufe. Die Preise sind FLORAs veröffentlichte Preise pro Generation auf Modellpreise, dieselben wie in der App.
Eine Verbindung, viele Modellfamilien. Bild-, Video-, Audio-, Text- und 3D-Modelle von mehreren Anbietern hinter einer einzigen Anmeldung.

Wenn du nur den Output eines einzelnen Modells in deiner eigenen App benötigst, ohne Canvas oder Team-Workspace, passt die API eines Anbieters oder ein Aggregator möglicherweise besser. Um FLORA aus deinem eigenen Code aufzurufen, verwende die FLORA API.

Begriffe

Begriff	Bedeutung
Workspace	Wo Projekte leben und wo Nutzung abgerechnet wird. Du kannst mehreren angehören. IDs sehen aus wie `ws_123`.
Projekt	Eine FLORA-Canvas und ihr Inhalt. IDs sehen aus wie `prj_abc`.
Canvas	Das Board innerhalb eines Projekts, auf dem Knoten sitzen und verbunden sind.
Knoten	Ein Block auf einer Canvas: ein Bild, Video, Text, eine Technique oder ein anderer Schritt. Generationen landen als Knoten.
Lauf	Eine Generation oder Technique-Ausführung, verfolgt über ihre `run_id`.
Technique	Ein gespeicherter, wiederverwendbarer Workflow, den dein Team in FLORA erstellt hat. Siehe Techniques.
Asset	Eine Datei in FLORA, hochgeladen oder generiert, mit einer `asset_id`.
Skill	Schriftliche Anweisungen, denen ein Agent für eine größere Aufgabe folgt, aufgelistet von `flora_discover_skills`.

Alles in diesen Dokumenten

Schnellstart: verbinden, prüfen und dein erstes Bild erstellen.
Installation: Schritte für jeden Client.
Authentifizierung: OAuth, API-Schlüssel, Workspaces und Trennen der Verbindung.
Kosten, Guthaben und Limits: Angebote, Guthaben und Abrechnungsfehler.
Läufe: Abfragen, Zeitüberschreitungen und Fehler.
Rezepte: Schritt-für-Schritt-Aufgaben.
Tools-Referenz: jedes Tool und seine Argumente.
Skills und Plugins: getestete Workflows und wie man sie installiert.
Fehlerbehebung: Symptome, Ursachen und Lösungen.
Sicherheit und Daten: was FLORA verlässt und was dein Agent tun kann.
Changelog: was sich wann geändert hat.
Eingestellte Tools: ältere Tool-Namen und was sie ersetzt hat.
FLORA API: FLORA aus deinem eigenen Code mit einem API-Schlüssel aufrufen.

Video: Alles über FLORA MCP

{% embed url="https://www.youtube.com/watch?v=74R3pWxmiqc" %} Eine Einführung in FLORA MCP vom FLORA-Team. {% endembed %}

Brauchst du Hilfe? Schreib an support@florafauna.ai.

Agent-Anweisungen

Diese Dokumentation wird mit GitBook veröffentlicht. GitBook ist die Dokumentationsplattform, die sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten entwickelt wurde, um technische Inhalte effektiv zu lesen, zu navigieren und zu durchdenken. Mehr erfahren unter gitbook.com.

Diese Dokumentation abfragen

Wenn du zusätzliche Informationen benötigst, die auf dieser Seite nicht direkt verfügbar sind, kannst du die Dokumentation abfragen, indem du eine Frage stellst.

Führe eine HTTP-GET-Anfrage an die folgende URL mit den ask- und goal-Abfrageparametern durch:

GET https://docs.flora.ai/mcp.md?ask=<question>&goal=<user_goal>

ask ist die unmittelbare Frage: Sie sollte spezifisch, in sich geschlossen und in natürlicher Sprache verfasst sein. goal ist das, was der Benutzer letztendlich erreichen möchte, der Grund, warum er die Antwort benötigt. Das Teilen hilft GitBook, eine bessere, relevantere Antwort zu geben. Ein Ziel ist am hilfreichsten, wenn es das gewünschte Ergebnis des Benutzers beschreibt, anstatt die Frage zu wiederholen. Zum Beispiel mit ask=how do I create an API token lässt ein Ziel wie automate deployments from our CI pipeline GitBook die Antwort auf diesen Anwendungsfall zuschneiden.

Die Antwort enthält eine direkte Antwort auf die Frage sowie relevante Auszüge und Quellen aus der Dokumentation.

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