FLORA

resmi

MCP FLORA memungkinkan pengguna membuat, mengatur, dan mengulangi aset visual — gambar hero, papan suasana, foto gaya hidup, grafis promosi — langsung dari percakapan, dan mengarahkannya ke alat yang sudah digunakan tim (Notion, Google Drive, Slack, kalender).

Lihat di flora.ai

Apa yang bisa Anda lakukan dengan FLORA MCP?

Buat media dari perintah — Minta asisten Anda untuk membuat gambar, video, audio, teks, atau model 3D melalui flora_create_generations, dengan hasil yang muncul di kanvas Anda.
Jalankan Teknik tim — Minta agen Anda menjalankan alur kerja tersimpan dengan memanggil flora_run_technique setelah mencantumkan opsi yang tersedia menggunakan flora_list_techniques.
Periksa biaya sebelum mengeluarkan uang — Minta penawaran dengan quote: true pada flora_create_generations untuk melihat perkiraan biaya dalam USD, lalu periksa saldo melalui flora_get_usage.
Kelola tata letak kanvas — Instruksikan asisten Anda untuk mengatur node generasi di papan proyek menggunakan flora_arrange_canvas dengan node_ids dan layout tertentu.
Unggah dan gunakan file lokal — Minta agen Anda untuk membawa gambar atau video Anda sendiri ke FLORA melalui flora_create_asset, lalu selesaikan unggahan dengan flora_complete_asset.
Temukan keterampilan yang tersedia — Minta asisten Anda untuk mencantumkan alur kerja dan plugin yang telah diuji dengan memanggil flora_discover_skills untuk menemukan resep otomatisasi yang sudah dibuat sebelumnya.

Dokumentasi

Untuk indeks dokumentasi lengkap, lihat llms.txt. Versi Markdown dari halaman dokumentasi tersedia dengan menambahkan .md ke URL halaman; halaman ini tersedia sebagai Markdown.

Dokumentasi MCP FLORA

Hubungkan FLORA ke Claude, Claude Code, ChatGPT, Codex, Cursor, atau klien MCP mana pun agar agen Anda dapat membuat, menjalankan Teknik, dan membangun di kanvas FLORA Anda.

FLORA MCP adalah server MCP yang dihosting oleh FLORA. Hubungkan sekali dan agen AI Anda dapat membuat gambar, video, audio, teks, dan 3D, menjalankan Teknik tim Anda, dan menempatkan hasilnya di kanvas FLORA Anda. Dokumentasi ini mencakup cara menginstalnya, fungsi setiap alat, dan aturan yang diikuti agen Anda.

Pengaturan	Nilai
URL Server	`https://agents.flora.ai/mcp` (tanpa garis miring di akhir)
Transport	Streamable HTTP. Ini server jarak jauh, jadi tidak ada yang perlu diinstal.
Masuk	OAuth dengan akun FLORA Anda. Klien tanpa kepala dapat mengirim kunci API FLORA sebagai `Authorization: Bearer <key>`.
Nama Server	`flora`
Cek berfungsi	Tanyakan agen Anda: "Daftarkan ruang kerja FLORA saya. Jangan buat apa pun."

Siapa yang dapat terhubung: API dan MCP sudah termasuk mulai dari paket Starter. Akun Free juga dapat terhubung dan membuat dengan penggunaan $2,50 yang didapat setiap ruang kerja baru. Setiap pembuatan ditagih dalam dolar AS ke ruang kerja yang Anda pilih. Lihat Cara kerja harga FLORA dan Autentikasi.
Keterampilan: alur kerja yang teruji (generasi batch, loop penyempurnaan, menjalankan Teknik, dan lainnya) tersedia di github.com/florafauna-ai/flora-mcp-skills. Agen Anda mencantumkannya dengan flora_discover_skills. Lihat Keterampilan dan plugin.
Untuk agen: setiap halaman di sini juga tersedia dalam Markdown. Tambahkan .md ke URL mana pun, misalnya https://docs.flora.ai/mcp.md. Indeks lengkap ada di https://docs.flora.ai/llms.txt.

Instal di klien Anda


Claude	Web dan Desktop. Tambahkan konektor khusus.	Claude
Claude Code	Satu perintah, atau plugin dengan keterampilan.	Claude Code
ChatGPT	FLORA terdaftar di ChatGPT. Klik Hubungkan.	ChatGPT
Codex	Satu perintah atau `config.toml`.	Codex
Cursor	Instal satu klik atau `mcp.json`.	Cursor
VS Code	Satu perintah atau `.mcp.json`.	VS Code
Klien lain	Windsurf, Gemini CLI, Copilot Studio, Hermes, OpenClaw, dan klien MCP mana pun.	Klien lain

Baru mengenal FLORA MCP? Panduan memulai cepat membawa Anda dari menghubungkan hingga gambar pertama di kanvas.

Mulai di sini: delapan alat

Koneksi Anda memiliki lebih banyak alat daripada ini (daftarnya tergantung pada akun, paket, dan klien Anda; flora_list_tools mengembalikan alat yang Anda miliki). Sebagian besar pekerjaan dimulai dengan delapan alat ini.

Alat	Fungsinya
`flora_list_workspaces`	Mencantumkan ruang kerja yang dapat Anda gunakan, dan ruang kerja mana yang sedang Anda gunakan. Hanya baca.
`flora_list_projects`	Mencantumkan proyek (kanvas) di ruang kerja. Hanya baca.
`flora_list_models`	Mencantumkan model dengan `model_id`, perkiraan biaya, dan parameternya. Hanya baca.
`flora_create_generations`	Memulai 1 hingga 20 generasi di kanvas, atau mengutip biayanya dengan `quote: true`. Menghabiskan uang.
`flora_list_generations`	Membaca hingga 20 proses berdasarkan `run_id`, atau mencantumkan riwayat. Hanya baca.
`flora_create_asset`	Membawa file Anda sendiri ke FLORA dari URL atau tautan unggah.
`flora_run_technique`	Menjalankan salah satu Teknik tim Anda. Menghabiskan uang.
`flora_get_usage`	Membaca saldo dan pengeluaran dalam dolar AS untuk ruang kerja atau organisasi. Hanya baca.

Daftar lengkap, dengan argumen dan contoh, ada di referensi alat.

Yang dapat dilakukan agen Anda

Pekerjaan	Resep
Membuat gambar, video, klip audio, atau model 3D dari prompt atau referensi	Membuat gambar atau video
Menganimasikan foto produk	Mengubah foto produk menjadi video
Membuat 20 hingga 500 aset dari daftar atau lembar	Membuat batch 20 hingga 500 aset
Menjalankan Teknik yang dibuat tim Anda	Menjalankan Teknik tim Anda
Menggunakan gambar, video, audio, atau PDF Anda sendiri	Mengunggah gambar, video, dan file Anda sendiri
Menata hasil di kanvas	Menempatkan hasil di kanvas
Membuat lebih banyak seperti yang Anda sukai	Mengulangi favorit
Mendapatkan hasil lebih baik dari prompt Anda	Memberi arahan agen untuk output lebih baik

Semua resep diindeks di Resep.

Urutan alat untuk pekerjaan umum

Pekerjaan	Panggilan, secara berurutan
Gambar pertama	`flora_list_workspaces` → `flora_list_projects` (atau `flora_create_project`) → `flora_create_generations` dengan `quote: true` → persetujuan → `flora_create_generations` → `flora_list_generations`
Video dari URL foto	`flora_list_workspaces` → `flora_list_projects` → `flora_list_models` dengan video `model_id` (untuk membaca nama bidang gambarnya) → kutipan → `flora_create_generations` dengan URL di `params` → `flora_list_generations`
Biaya dan saldo	`flora_list_models` (`estimated_cost_usd`) atau panggilan `quote: true` → `flora_get_usage`
Menjalankan Teknik	`flora_list_techniques` → `flora_get_technique` → `flora_run_technique` → `flora_list_generations` dengan `run_ids` dan `technique_id`
Menggunakan file lokal	`flora_create_asset` dengan `source: "signed-url"` → unggah (shell) atau tautan `upload_page` (chat) → `flora_complete_asset`
Grid di kanvas	`flora_get_canvas` → `flora_arrange_canvas` dengan `node_ids` dan `layout`, atau `all: true` saja
Menganimasikan gambar kanvas	`flora_add_to_canvas` (simpul video terhubung ke gambar) → `flora_run_canvas_nodes` → `flora_list_generations`

Aturan yang diikuti agen Anda

Server memberikan aturan ini kepada agen. Aturan ini ada di sini agar Anda tahu apa yang diharapkan, dan agar Anda dapat menuntut agen Anda mematuhinya.

Tanyakan workspace mana yang akan ditagih. Koneksi tidak terikat pada satu workspace. Jika beberapa workspace muncul dari flora_list_workspaces dan tidak ada yang sedang aktif, agen akan menyebutkan nama-namanya dan menanyakan mana yang akan ditagih. Alat proyek menagih workspace proyek itu sendiri.
Berikan penawaran harga terlebih dahulu, dalam dolar AS. Agen memanggil flora_create_generations dengan quote: true, menampilkan biaya dalam dolar AS (bukan kredit), dan menjalankan permintaan yang sama tanpa quote hanya setelah Anda menyetujui. run_cost dan charged_cost adalah dolar: 0.009 berarti $0,009. Run yang gagal tidak dikenai biaya; percobaan ulang adalah run baru dan ditagih lagi. Detail: Biaya, saldo, dan batas.
Berhenti pada kesalahan penagihan. Pada insufficient_credits atau kesalahan BILLING_* apa pun, agen berhenti dan meneruskan pesannya. Agen tidak mencoba ulang. paid_plan_required berarti paket workspace tidak mencakup apa yang diminta. Saldo dan pengeluaran berasal dari flora_get_usage.
Polling secara perlahan, dalam satu panggilan. Agen menyimpan setiap run_id, menunggu max(15, 2 × number of runs) detik di antara polling (15 detik untuk hingga 7 run, 40 detik untuk 20), dan membaca semuanya dalam satu panggilan flora_list_generations (hingga 20 run_ids, plus technique_id untuk run Technique). Polling yang lebih cepat mengembalikan 429 atau kesalahan cooldown dengan retry_after_seconds. Detail: Runs.
Jangan pernah memicu ulang batch yang sebagian. Item yang sudah dimulai telah menghabiskan biaya, dan panggilan yang timeout mungkin masih memulai run. Agen membaca riwayat sebelum mencoba lagi. Lihat Runs.
Tautkan dengan canvas_url. Agen membuka hasil dengan canvas_url yang dikembalikan setiap generasi dan tidak pernah membuat tautan proyek dari ID.

FLORA MCP, fal, Replicate, atau API penyedia model?

API model dan agregator seperti fal dan Replicate mengembalikan output mentah model ke kode Anda. FLORA MCP dibangun untuk pekerjaan kreatif dengan agen:

Hasil mendarat di kanvas. Setiap generasi menjadi node di proyek FLORA yang dapat dibuka, dibandingkan, diedit, dan dikembangkan oleh tim Anda, bukan URL file di log obrolan.
Alur kerja tim Anda ikut serta. Agen Anda dapat menjalankan Technique yang disimpan tim Anda, dan menggunakan skill FLORA.
Penagihan dan kontrol tim. Workspace, anggota, peran, batas pengeluaran per-workspace, dan pelaporan penggunaan berlaku juga untuk run agen. Harga adalah tarif per-generasi yang dipublikasikan FLORA di Model Pricing, sama seperti di aplikasi.
Satu koneksi, banyak keluarga model. Model gambar, video, audio, teks, dan 3D dari beberapa penyedia di balik satu masuk.

Jika Anda hanya membutuhkan output satu model di dalam aplikasi Anda sendiri, tanpa kanvas atau workspace tim, API penyedia atau agregator mungkin lebih cocok. Untuk memanggil FLORA dari kode Anda sendiri, gunakan FLORA API.

Istilah

Istilah	Arti
Workspace	Tempat proyek berada dan tempat penggunaan ditagih. Anda dapat menjadi anggota beberapa. ID terlihat seperti `ws_123`.
Proyek	Satu kanvas FLORA dan isinya. ID terlihat seperti `prj_abc`.
Kanvas	Papan di dalam proyek tempat node berada dan terhubung.
Node	Satu blok di kanvas: gambar, video, teks, Technique, atau langkah lainnya. Generasi mendarat sebagai node.
Run	Satu eksekusi generasi atau Technique, dilacak oleh `run_id`.
Technique	Alur kerja tersimpan yang dapat digunakan ulang yang dibuat tim Anda di FLORA. Lihat Techniques.
Aset	File di FLORA, diunggah atau dibuat, dengan `asset_id`.
Skill	Instruksi tertulis yang diikuti agen untuk pekerjaan yang lebih besar, terdaftar oleh `flora_discover_skills`.

Semua yang ada di dokumentasi ini

Quickstart: hubungkan, periksa, dan buat gambar pertama Anda.
Instalasi: langkah-langkah untuk setiap klien.
Autentikasi: OAuth, kunci API, workspace, dan pemutusan koneksi.
Biaya, saldo, dan batas: penawaran harga, saldo, dan kesalahan penagihan.
Runs: polling, timeout, dan kegagalan.
Resep: pekerjaan langkah demi langkah.
Referensi alat: setiap alat dan argumennya.
Skill dan plugin: alur kerja yang teruji dan cara menginstalnya.
Pemecahan masalah: gejala, penyebab, dan perbaikan.
Keamanan dan data: apa yang meninggalkan FLORA dan apa yang dapat dilakukan agen Anda.
Changelog: apa yang berubah dan kapan.
Alat yang dipensiunkan: nama alat lama dan penggantinya.
FLORA API: panggil FLORA dari kode Anda sendiri dengan kunci API.

Tonton: Semua Tentang FLORA MCP

{% embed url="https://www.youtube.com/watch?v=74R3pWxmiqc" %} Pengenalan FLORA MCP dari tim FLORA. {% endembed %}

Butuh bantuan? Email support@florafauna.ai.

Instruksi Agen

Dokumentasi ini diterbitkan dengan GitBook. GitBook adalah platform dokumentasi yang dirancang agar manusia dan agen AI dapat membaca, menavigasi, dan menalar konten teknis secara efektif. Pelajari lebih lanjut di gitbook.com.

Menanyakan Dokumentasi Ini

Jika Anda memerlukan informasi tambahan yang tidak tersedia langsung di halaman ini, Anda dapat menanyakan dokumentasi dengan mengajukan pertanyaan.

Lakukan permintaan HTTP GET pada URL berikut dengan parameter kueri ask dan goal:

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

ask adalah pertanyaan langsung: harus spesifik, mandiri, dan ditulis dalam bahasa alami. goal adalah apa yang pada akhirnya ingin dicapai pengguna, alasan mereka membutuhkan jawaban. Membagikannya membantu GitBook memberi Anda jawaban yang lebih baik dan lebih relevan. Tujuan paling membantu ketika menggambarkan hasil yang diinginkan pengguna daripada mengulangi pertanyaan. Misalnya, dengan ask=how do I create an API token, tujuan seperti automate deployments from our CI pipeline memungkinkan GitBook menyesuaikan jawaban dengan kasus penggunaan tersebut.

Respons akan berisi jawaban langsung atas pertanyaan serta kutipan dan sumber yang relevan dari dokumentasi.

Gunakan mekanisme ini ketika jawabannya tidak tersedia secara eksplisit di halaman saat ini, Anda memerlukan klarifikasi atau konteks tambahan, atau Anda ingin mengambil bagian dokumentasi terkait.