FLORA

आधिकारिक

FLORA MCP उपयोगकर्ताओं को बातचीत से सीधे दृश्य संपत्तियाँ — हीरो इमेज, मूडबोर्ड, लाइफस्टाइल शॉट्स, प्रोमो ग्राफिक्स — उत्पन्न करने, व्यवस्थित करने और उन पर पुनरावृत्ति करने की सुविधा देता है, और उन्हें उन टूल्स में रूट करता है जिनमें टीमें पहले से काम करती हैं (Notion, Google Drive, Slack, calendars)

flora.ai पर देखें

FLORA MCP के साथ आप क्या कर सकते हैं?

प्रॉम्प्ट से मीडिया बनाएं — अपने असिस्टेंट से flora_create_generations के जरिए इमेज, वीडियो, ऑडियो, टेक्स्ट या 3D मॉडल बनाने को कहें, और परिणाम आपके कैनवास पर आ जाएंगे।
टीम तकनीक चलाएं — अपने एजेंट से flora_list_techniques के साथ उपलब्ध विकल्पों की सूची देखने के बाद flora_run_technique को कॉल करके सहेजे गए वर्कफ़्लो निष्पादित करवाएं।
खर्च से पहले लागत जांचें — flora_create_generations पर quote: true के साथ कोटेशन मांगें ताकि अनुमानित USD लागत देख सकें, फिर flora_get_usage के जरिए बैलेंस जांचें।
कैनवास लेआउट प्रबंधित करें — अपने असिस्टेंट को flora_arrange_canvas के साथ विशिष्ट node_ids और layout का उपयोग करके प्रोजेक्ट बोर्ड पर जनरेशन नोड्स व्यवस्थित करने का निर्देश दें।
स्थानीय फ़ाइलें अपलोड और उपयोग करें — अपने एजेंट से flora_create_asset के जरिए FLORA में अपनी खुद की इमेज या वीडियो लाने को कहें, फिर flora_complete_asset के साथ अपलोड पूरा करें।
उपलब्ध कौशल खोजें — अपने असिस्टेंट से flora_discover_skills को कॉल करके परीक्षण किए गए वर्कफ़्लो और प्लगइन्स की सूची बनवाएं, ताकि पहले से बने ऑटोमेशन रेसिपी मिल सकें।

दस्तावेज़

संपूर्ण दस्तावेज़ अनुक्रमणिका के लिए, llms.txt देखें। दस्तावेज़ पृष्ठों के Markdown संस्करण पृष्ठ URL में .md जोड़कर उपलब्ध हैं; यह पृष्ठ Markdown के रूप में उपलब्ध है।

FLORA MCP दस्तावेज़

FLORA को Claude, Claude Code, ChatGPT, Codex, Cursor या किसी भी MCP क्लाइंट से जोड़ें ताकि आपका एजेंट Techniques उत्पन्न और चला सके, और आपके FLORA कैनवस पर निर्माण कर सके।

FLORA MCP FLORA का होस्टेड MCP सर्वर है। इसे एक बार कनेक्ट करें और आपका AI एजेंट चित्र, वीडियो, ऑडियो, टेक्स्ट और 3D उत्पन्न कर सकता है, आपकी टीम की Techniques चला सकता है, और परिणामों को आपके FLORA कैनवस पर रख सकता है। ये दस्तावेज़ इसे स्थापित करने, प्रत्येक टूल क्या करता है, और आपके एजेंट द्वारा पालन किए जाने वाले नियमों को कवर करते हैं।

सेटिंग	मान
सर्वर URL	`https://agents.flora.ai/mcp` (कोई ट्रेलिंग स्लैश नहीं)
ट्रांसपोर्ट	स्ट्रीमेबल HTTP। यह एक रिमोट सर्वर है, इसलिए स्थापित करने के लिए कुछ भी नहीं है।
साइन-इन	आपके FLORA खाते के साथ OAuth। हेडलेस क्लाइंट `Authorization: Bearer <key>` के रूप में FLORA API कुंजी भेज सकते हैं।
सर्वर नाम	`flora`
काम की जाँच करें	अपने एजेंट से पूछें: "मेरे FLORA वर्कस्पेस सूचीबद्ध करें। कुछ भी उत्पन्न न करें।"

कौन कनेक्ट कर सकता है: API और MCP स्टार्टर से ऊपर शामिल हैं। एक फ्री खाता भी कनेक्ट कर सकता है और हर नए वर्कस्पेस को मिलने वाले $2.50 के उपयोग पर उत्पन्न कर सकता है। प्रत्येक जनरेशन आपके चुने गए वर्कस्पेस के लिए अमेरिकी डॉलर में बिल किया जाता है। FLORA मूल्य निर्धारण कैसे काम करता है और प्रमाणीकरण देखें।
कौशल: परीक्षण किए गए वर्कफ़्लो (बैच जनरेशन, रिफाइन लूप, Technique रन और अधिक) github.com/florafauna-ai/flora-mcp-skills पर रहते हैं। आपका एजेंट उन्हें flora_discover_skills के साथ सूचीबद्ध करता है। कौशल और प्लगइन्स देखें।
एजेंटों के लिए: यहाँ का हर पृष्ठ Markdown भी है। किसी भी URL में .md जोड़ें, उदाहरण के लिए https://docs.flora.ai/mcp.md। पूर्ण अनुक्रमणिका https://docs.flora.ai/llms.txt है।

अपने क्लाइंट में स्थापित करें


Claude	वेब और डेस्कटॉप। एक कस्टम कनेक्टर जोड़ें।	Claude
Claude Code	एक कमांड, या कौशल के साथ प्लगइन।	Claude Code
ChatGPT	FLORA ChatGPT में सूचीबद्ध है। कनेक्ट पर क्लिक करें।	ChatGPT
Codex	एक कमांड या `config.toml`।	Codex
Cursor	एक-क्लिक स्थापना या `mcp.json`।	Cursor
VS Code	एक कमांड या `.mcp.json`।	VS Code
अन्य क्लाइंट	Windsurf, Gemini CLI, Copilot Studio, Hermes, OpenClaw और कोई भी MCP क्लाइंट।	अन्य क्लाइंट

FLORA MCP में नए हैं? क्विकस्टार्ट आपको कनेक्ट करने से लेकर कैनवस पर आपकी पहली छवि तक ले जाता है।

यहाँ से शुरू करें: आठ टूल

आपके कनेक्शन में इनसे अधिक टूल हैं (सूची आपके खाते, योजना और क्लाइंट पर निर्भर करती है; flora_list_tools आपके पास मौजूद टूल लौटाता है)। अधिकांश कार्य इन आठ से शुरू होते हैं।

टूल	यह क्या करता है
`flora_list_workspaces`	उन वर्कस्पेस को सूचीबद्ध करता है जिनका आप उपयोग कर सकते हैं, और आप किसमें हैं। केवल-पठन।
`flora_list_projects`	एक वर्कस्पेस में प्रोजेक्ट (कैनवस) सूचीबद्ध करता है। केवल-पठन।
`flora_list_models`	मॉडल को उनके `model_id`, अनुमानित लागत और पैरामीटर के साथ सूचीबद्ध करता है। केवल-पठन।
`flora_create_generations`	एक कैनवस पर 1 से 20 जनरेशन शुरू करता है, या `quote: true` के साथ उनकी लागत का उद्धरण देता है। पैसा खर्च करता है।
`flora_list_generations`	`run_id` द्वारा 20 तक रन पढ़ता है, या इतिहास सूचीबद्ध करता है। केवल-पठन।
`flora_create_asset`	URL या अपलोड लिंक से आपकी अपनी फ़ाइलें FLORA में लाता है।
`flora_run_technique`	आपकी टीम की एक Technique चलाता है। पैसा खर्च करता है।
`flora_get_usage`	एक वर्कस्पेस या संगठन के लिए शेष और खर्च अमेरिकी डॉलर में पढ़ता है। केवल-पठन।

तर्कों और उदाहरणों के साथ पूरी सूची, टूल संदर्भ में है।

आपका एजेंट क्या कर सकता है

कार्य	विधि
प्रॉम्प्ट या संदर्भों से एक छवि, वीडियो, ऑडियो क्लिप या 3D मॉडल बनाएं	एक छवि या वीडियो उत्पन्न करें
एक उत्पाद फोटो को एनिमेट करें	उत्पाद फोटो को वीडियो में बदलें
सूची या शीट से 20 से 500 एसेट बनाएं	20 से 500 एसेट बैच-उत्पन्न करें
आपकी टीम द्वारा बनाई गई Technique चलाएं	अपनी टीम की Technique चलाएं
अपनी खुद की छवियाँ, वीडियो, ऑडियो या PDF उपयोग करें	अपनी खुद की छवियाँ, वीडियो और फ़ाइलें अपलोड करें
परिणामों को कैनवस पर व्यवस्थित करें	परिणामों को कैनवस पर रखें
जो आपको पसंद आए उनके जैसे और बनाएं	पसंदीदा पर पुनरावृत्ति करें
अपने प्रॉम्प्ट से बेहतर परिणाम प्राप्त करें	बेहतर आउटपुट के लिए अपने एजेंट को संक्षिप्त करें

सभी विधियाँ विधियाँ में अनुक्रमित हैं।

सामान्य कार्यों के लिए टूल अनुक्रम

कार्य	कॉल, क्रम में
पहली छवि	`flora_list_workspaces` → `flora_list_projects` (या `flora_create_project`) → `flora_create_generations` के साथ `quote: true` → अनुमोदन → `flora_create_generations` → `flora_list_generations`
फोटो URL से वीडियो	`flora_list_workspaces` → `flora_list_projects` → `flora_list_models` वीडियो `model_id` के साथ (इसकी छवि फ़ील्ड नाम पढ़ने के लिए) → उद्धरण → `flora_create_generations` URL के साथ `params` में → `flora_list_generations`
लागत और शेष	`flora_list_models` (`estimated_cost_usd`) या एक `quote: true` कॉल → `flora_get_usage`
एक Technique चलाएं	`flora_list_techniques` → `flora_get_technique` → `flora_run_technique` → `flora_list_generations` के साथ `run_ids` और `technique_id`
स्थानीय फ़ाइल का उपयोग करें	`flora_create_asset` के साथ `source: "signed-url"` → अपलोड (शेल) या `upload_page` लिंक (चैट) → `flora_complete_asset`
कैनवस पर ग्रिड	`flora_get_canvas` → `flora_arrange_canvas` के साथ `node_ids` और `layout`, या `all: true` अकेले
कैनवस छवि को एनिमेट करें	`flora_add_to_canvas` (वीडियो नोड छवि से जुड़ा) → `flora_run_canvas_nodes` → `flora_list_generations`

आपके एजेंट द्वारा पालन किए जाने वाले नियम

सर्वर एजेंटों को ये नियम देता है। वे यहाँ हैं ताकि आप जान सकें कि क्या उम्मीद करनी है, और ताकि आप अपने एजेंट को उन पर बनाए रख सकें।

पूछें कि किस वर्कस्पेस को बिल किया जाए। एक कनेक्शन किसी एक वर्कस्पेस से जुड़ा नहीं होता। यदि flora_list_workspaces से कई वर्कस्पेस वापस आते हैं और कोई भी वर्तमान नहीं है, तो एजेंट उनके नाम बताता है और पूछता है कि किसे बिल करना है। प्रोजेक्ट टूल्स प्रोजेक्ट के अपने वर्कस्पेस को बिल करते हैं।
पहले अमेरिकी डॉलर में कोटेशन दें। एजेंट flora_create_generations को quote: true के साथ कॉल करता है, आपको लागत अमेरिकी डॉलर में दिखाता है (कभी क्रेडिट में नहीं), और आपके अनुमोदन के बाद ही quote के बिना वही अनुरोध चलाता है। run_cost और charged_cost डॉलर हैं: 0.009 का मतलब $0.009 है। असफल रन के लिए शुल्क नहीं लिया जाता; रीट्राई एक नया रन है और उस पर फिर से शुल्क लगता है। विवरण: लागत, शेष राशि और सीमाएँ।
बिलिंग त्रुटियों पर रुकें। insufficient_credits या किसी भी BILLING_* त्रुटि पर, एजेंट रुक जाता है और संदेश आगे बढ़ा देता है। वह रीट्राई नहीं करता। paid_plan_required का मतलब है कि वर्कस्पेस की योजना में वह शामिल नहीं है जो माँगा गया था। शेष राशि और खर्च flora_get_usage से आते हैं।
धीरे-धीरे पोल करें, एक कॉल में। एजेंट हर run_id को सहेजता है, पोल के बीच max(15, 2 × number of runs) सेकंड प्रतीक्षा करता है (7 रन तक के लिए 15 सेकंड, 20 के लिए 40 सेकंड), और उन सभी को एक flora_list_generations कॉल में पढ़ता है (20 run_ids तक, साथ ही टेक्नीक रन के लिए technique_id)। तेज़ पोलिंग 429 या retry_after_seconds के साथ कूलडाउन त्रुटियाँ लौटाती है। विवरण: रन।
आंशिक बैच को फिर कभी फायर न करें। जो आइटम पहले ही शुरू हो चुके हैं उन पर पैसा खर्च होता है, और टाइम-आउट कॉल ने अभी भी रन शुरू किया हो सकता है। एजेंट फिर से प्रयास करने से पहले इतिहास पढ़ता है। देखें रन।
canvas_url के साथ लिंक करें। एजेंट प्रत्येक जनरेशन द्वारा लौटाए गए canvas_url के साथ परिणाम खोलता है और आईडी से प्रोजेक्ट लिंक कभी नहीं बनाता।

FLORA MCP, fal, Replicate या किसी मॉडल प्रदाता का API?

मॉडल API और fal और Replicate जैसे एग्रीगेटर आपके कोड में मॉडल का कच्चा आउटपुट लौटाते हैं। FLORA MCP एजेंट के साथ रचनात्मक कार्य के लिए बनाया गया है:

परिणाम कैनवास पर आते हैं। हर जनरेशन FLORA प्रोजेक्ट पर एक नोड बन जाता है जिसे आपकी टीम खोल सकती है, तुलना कर सकती है, संपादित कर सकती है और आगे बढ़ा सकती है, न कि चैट लॉग में फ़ाइल URL।
आपकी टीम के वर्कफ़्लो साथ आते हैं। आपका एजेंट आपकी टीम द्वारा सहेजी गई टेक्नीक चला सकता है और FLORA की स्किल्स का उपयोग कर सकता है।
टीम बिलिंग और नियंत्रण। वर्कस्पेस, सदस्य, भूमिकाएँ, प्रति-वर्कस्पेस खर्च सीमाएँ और उपयोग रिपोर्टिंग एजेंट रन पर भी लागू होती हैं। कीमतें मॉडल मूल्य निर्धारण पर FLORA की प्रकाशित प्रति-जनरेशन दरें हैं, ऐप के समान।
एक कनेक्शन, कई मॉडल परिवार। एक साइन-इन के पीछे कई प्रदाताओं के इमेज, वीडियो, ऑडियो, टेक्स्ट और 3D मॉडल।

यदि आपको केवल अपने ऐप के भीतर एक मॉडल का आउटपुट चाहिए, बिना कैनवास या टीम वर्कस्पेस के, तो प्रदाता का API या एग्रीगेटर बेहतर फिट हो सकता है। अपने कोड से FLORA को कॉल करने के लिए, FLORA API का उपयोग करें।

शर्तें

शब्द	अर्थ
वर्कस्पेस	जहाँ प्रोजेक्ट रहते हैं और जहाँ उपयोग बिल किया जाता है। आप कई से संबंधित हो सकते हैं। आईडी `ws_123` जैसी दिखती हैं।
प्रोजेक्ट	एक FLORA कैनवास और उसकी सामग्री। आईडी `prj_abc` जैसी दिखती हैं।
कैनवास	प्रोजेक्ट के अंदर का बोर्ड जहाँ नोड बैठते हैं और जुड़ते हैं।
नोड	कैनवास पर एक ब्लॉक: एक इमेज, वीडियो, टेक्स्ट, टेक्नीक या अन्य चरण। जनरेशन नोड के रूप में आते हैं।
रन	एक जनरेशन या टेक्नीक निष्पादन, इसके `run_id` द्वारा ट्रैक किया जाता है।
टेक्नीक	FLORA में आपकी टीम द्वारा बनाया गया एक सहेजा हुआ, पुन: प्रयोज्य वर्कफ़्लो। देखें टेक्नीक।
एसेट	FLORA में एक फ़ाइल, अपलोड की गई या जनरेट की गई, जिसमें `asset_id` होता है।
स्किल	लिखित निर्देश जो एक एजेंट बड़े काम के लिए अनुसरण करता है, `flora_discover_skills` द्वारा सूचीबद्ध।

इन दस्तावेज़ों में सब कुछ

क्विकस्टार्ट: कनेक्ट करें, जाँचें, और अपनी पहली इमेज बनाएँ।
इंस्टॉल: हर क्लाइंट के लिए चरण।
प्रमाणीकरण: OAuth, API कुंजियाँ, वर्कस्पेस, और डिस्कनेक्ट करना।
लागत, शेष राशि और सीमाएँ: कोटेशन, शेष राशि, और बिलिंग त्रुटियाँ।
रन: पोलिंग, टाइमआउट और विफलताएँ।
रेसिपी: चरण-दर-चरण कार्य।
टूल्स संदर्भ: हर टूल और उसके तर्क।
स्किल्स और प्लगइन्स: परीक्षण किए गए वर्कफ़्लो और उन्हें कैसे इंस्टॉल करें।
समस्या निवारण: लक्षण, कारण और समाधान।
सुरक्षा और डेटा: FLORA से क्या बाहर जाता है और आपका एजेंट क्या कर सकता है।
चेंजलॉग: क्या बदला और कब।
सेवानिवृत्त टूल्स: पुराने टूल नाम और उनकी जगह क्या लिया।
FLORA API: API कुंजी के साथ अपने कोड से FLORA को कॉल करें।

देखें: FLORA MCP के बारे में सब कुछ

{% embed url="https://www.youtube.com/watch?v=74R3pWxmiqc" %} FLORA टीम की ओर से FLORA MCP का परिचय। {% endembed %}

सहायता चाहिए? ईमेल करें support@florafauna.ai।

एजेंट निर्देश

यह दस्तावेज़ीकरण GitBook के साथ प्रकाशित किया गया है। GitBook दस्तावेज़ीकरण प्लेटफ़ॉर्म है जिसे इसलिए डिज़ाइन किया गया है ताकि मानव और AI एजेंट दोनों तकनीकी सामग्री को प्रभावी ढंग से पढ़, नेविगेट और तर्क कर सकें। gitbook.com पर और जानें।

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यदि आपको अतिरिक्त जानकारी चाहिए जो इस पृष्ठ में सीधे उपलब्ध नहीं है, तो आप एक प्रश्न पूछकर दस्तावेज़ीकरण को क्वेरी कर सकते हैं।

ask और goal क्वेरी पैरामीटर के साथ निम्नलिखित URL पर HTTP GET अनुरोध करें:

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

ask तत्काल प्रश्न है: यह विशिष्ट, स्व-निहित और प्राकृतिक भाषा में लिखा होना चाहिए। goal वह है जो उपयोगकर्ता अंततः हासिल करना चाहता है, जिस कारण उन्हें उत्तर चाहिए। इसे साझा करने से GitBook को बेहतर, अधिक प्रासंगिक उत्तर देने में मदद मिलती है। एक लक्ष्य सबसे उपयोगी होता है जब यह उस परिणाम का वर्णन करता है जो उपयोगकर्ता चाहता है, न कि प्रश्न को दोहराता है। उदाहरण के लिए, ask=how do I create an API token के साथ, automate deployments from our CI pipeline जैसा लक्ष्य GitBook को उत्तर को उस उपयोग के मामले के अनुसार तैयार करने देता है।

प्रतिक्रिया में प्रश्न का सीधा उत्तर और दस्तावेज़ीकरण से प्रासंगिक अंश और स्रोत शामिल होंगे।

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