FLORA

公式

FLORA MCPを使用すると、ユーザーは会話から直接、ヒーロー画像、ムードボード、ライフスタイルショット、プロモーショングラフィックなどのビジュアルアセットを生成、整理、反復でき、チームがすでに使用しているツール（Notion、Google Drive、Slack、カレンダー）にそれらをルーティングできます。

flora.ai で表示

FLORA MCPで何ができますか？

プロンプトからメディアを生成 — アシスタントにflora_create_generationsを使って画像、動画、音声、テキスト、または3Dモデルを作成してもらい、結果をキャンバスに配置します。
チームのテクニックを実行 — flora_list_techniquesで利用可能なオプションを一覧表示した後、flora_run_techniqueを呼び出して、エージェントに保存済みワークフローを実行させます。
支出前にコストを確認 — flora_create_generationsでquote: trueを指定して見積もりをリクエストし、推定USDコストを確認してから、flora_get_usageで残高をチェックします。
キャンバスレイアウトを管理 — 特定のnode_idsとlayoutを指定してflora_arrange_canvasを使い、プロジェクトボード上の生成ノードを整理するようアシスタントに指示します。
ローカルファイルをアップロードして使用 — flora_create_assetでFLORAに自分の画像や動画を取り込み、その後flora_complete_assetでアップロードを完了するようエージェントに依頼します。
利用可能なスキルを発見 — flora_discover_skillsを呼び出して、テスト済みワークフローとプラグインをアシスタントに一覧表示させ、事前構築済みの自動化レシピを見つけます。

ドキュメント

ドキュメント索引の全体については、llms.txt を参照してください。ドキュメントページのMarkdown版は、ページURLに .md を追加することで利用できます。このページは Markdown としても利用可能です。

FLORA MCP ドキュメント

FLORA を Claude、Claude Code、ChatGPT、Codex、Cursor、または任意のMCPクライアントに接続して、エージェントがTechniqueを生成・実行し、FLORAキャンバス上で作業を進められるようにします。

FLORA MCP は、FLORAがホストするMCPサーバーです。一度接続すれば、AIエージェントが画像、動画、音声、テキスト、3Dを生成し、チームのTechniqueを実行し、結果をFLORAキャンバスに配置できます。これらのドキュメントでは、インストール方法、各ツールの機能、エージェントが従うルールについて説明します。

設定項目	値
サーバーURL	`https://agents.flora.ai/mcp` (末尾にスラッシュなし)
トランスポート	Streamable HTTP。リモートサーバーのため、インストールは不要です。
サインイン	FLORAアカウントでのOAuth。ヘッドレスクライアントは、代わりにFLORA APIキーを `Authorization: Bearer <key>` として送信できます。
サーバー名	`flora`
動作確認	エージェントに「FLORAワークスペースを一覧表示して。何も生成しないで。」と依頼してください。

接続できるユーザー: APIとMCPはStarterプランから含まれます。無料アカウントでも接続でき、新しいワークスペースごとに付与される$2.50の利用枠で生成できます。各生成は、選択したワークスペースに対して米ドルで請求されます。FLORAの料金体系と認証を参照してください。
スキル: テスト済みのワークフロー（バッチ生成、リファインループ、Technique実行など）は github.com/florafauna-ai/flora-mcp-skills にあります。エージェントは flora_discover_skills でそれらを一覧表示します。スキルとプラグインを参照してください。
エージェント向け: ここのすべてのページはMarkdownでも提供されています。任意のURLに .md を追加してください（例: https://docs.flora.ai/mcp.md）。完全な索引は https://docs.flora.ai/llms.txt です。

クライアントへのインストール


Claude	Webおよびデスクトップ。カスタムコネクタを追加します。	Claude
Claude Code	1つのコマンド、またはスキル付きプラグイン。	Claude Code
ChatGPT	FLORAはChatGPTに掲載されています。「接続」をクリックします。	ChatGPT
Codex	1つのコマンドまたは `config.toml`。	Codex
Cursor	ワンクリックインストールまたは `mcp.json`。	Cursor
VS Code	1つのコマンドまたは `.mcp.json`。	VS Code
その他のクライアント	Windsurf、Gemini CLI、Copilot Studio、Hermes、OpenClaw、および任意のMCPクライアント。	その他のクライアント

FLORA MCP を初めてお使いですか？クイックスタートでは、接続からキャンバス上の最初の画像生成までを案内します。

ここから始める: 8つのツール

接続にはこれら以外にもツールがあります（一覧はアカウント、プラン、クライアントによって異なります。flora_list_tools で利用可能なツールを返します）。ほとんどの作業は、次の8つから始まります。

ツール	機能
`flora_list_workspaces`	使用できるワークスペースと、現在いるワークスペースを一覧表示します。読み取り専用。
`flora_list_projects`	ワークスペース内のプロジェクト（キャンバス）を一覧表示します。読み取り専用。
`flora_list_models`	モデルとその `model_id`、推定コスト、パラメータを一覧表示します。読み取り専用。
`flora_create_generations`	キャンバス上で1〜20件の生成を開始するか、`quote: true` でコストを見積もります。費用が発生します。
`flora_list_generations`	`run_id` で最大20件の実行を読み取るか、履歴を一覧表示します。読み取り専用。
`flora_create_asset`	URLまたはアップロードリンクから独自のファイルをFLORAに取り込みます。
`flora_run_technique`	チームのTechniqueの1つを実行します。費用が発生します。
`flora_get_usage`	ワークスペースまたは組織の残高と支出を米ドルで読み取ります。読み取り専用。

引数と例を含む完全な一覧は、ツールリファレンスにあります。

エージェントができること

作業	レシピ
プロンプトまたは参照から画像、動画、音声クリップ、3Dモデルを作成	画像または動画を生成する
商品写真をアニメーション化	商品写真を動画にする
リストまたはシートから20〜500個のアセットを作成	20〜500個のアセットをバッチ生成する
チームが構築したTechniqueを実行	チームのTechniqueを実行する
独自の画像、動画、音声、PDFを使用	独自の画像、動画、ファイルをアップロードする
結果をキャンバスに配置	結果をキャンバスに配置する
気に入ったものに似たものを作成	お気に入りを反復する
プロンプトからより良い結果を得る	より良い出力のためにエージェントに指示する

すべてのレシピはレシピに索引付けされています。

一般的な作業のツールシーケンス

作業	呼び出し（順番）
最初の画像	`flora_list_workspaces` → `flora_list_projects` (または `flora_create_project`) → `flora_create_generations` を `quote: true` とともに → 承認 → `flora_create_generations` → `flora_list_generations`
写真URLからの動画	`flora_list_workspaces` → `flora_list_projects` → `flora_list_models` を動画 `model_id` とともに（画像フィールド名を読むため）→ 見積もり → `flora_create_generations` を `params` のURLとともに → `flora_list_generations`
コストと残高	`flora_list_models` (`estimated_cost_usd`) または `quote: true` 呼び出し → `flora_get_usage`
Techniqueを実行	`flora_list_techniques` → `flora_get_technique` → `flora_run_technique` → `flora_list_generations` を `run_ids` と `technique_id` とともに
ローカルファイルを使用	`flora_create_asset` を `source: "signed-url"` とともに → アップロード（シェル）または `upload_page` リンク（チャット）→ `flora_complete_asset`
キャンバス上のグリッド	`flora_get_canvas` → `flora_arrange_canvas` を `node_ids` と `layout` とともに、または `all: true` 単独
キャンバス画像をアニメーション化	`flora_add_to_canvas` (画像に配線されたビデオノード) → `flora_run_canvas_nodes` → `flora_list_generations`

エージェントが従うルール

サーバーはエージェントにこれらのルールを提供します。これらは、何を期待すべきかを知り、エージェントにそれを守らせるためにここに記載されています。

どのワークスペースに請求するかを尋ねる。 接続は1つのワークスペースに紐づいていません。flora_list_workspaces から複数のワークスペースが返ってきて、どれも現在のものではない場合、エージェントはそれらを列挙し、どれに請求するかを尋ねます。プロジェクトツールはプロジェクト自身のワークスペースに請求します。
最初に米ドルで見積もりを提示する。 エージェントは flora_create_generations を quote: true 付きで呼び出し、コストを米ドル（決してクレジットではない）で表示し、承認を得た後にのみ quote なしで同じリクエストを実行します。run_cost と charged_cost はドル単位です: 0.009 は $0.009 を意味します。失敗した実行は請求されません。再試行は新しい実行であり、再度請求されます。詳細: コスト、残高、制限。
請求エラーで停止する。 insufficient_credits または任意の BILLING_* エラーが発生した場合、エージェントは停止し、メッセージをそのまま伝えます。再試行はしません。paid_plan_required は、ワークスペースのプランが要求された内容を含んでいないことを意味します。残高と支出は flora_get_usage から取得されます。
1回の呼び出しでゆっくりポーリングする。 エージェントはすべての run_id を保存し、ポーリング間隔で max(15, 2 × number of runs) 秒待機し（最大7実行では15秒、20実行では40秒）、すべてを1回の flora_list_generations 呼び出しで読み取ります（最大20件の run_ids に加え、Technique実行では technique_id）。より速いポーリングは 429 または retry_after_seconds 付きのクールダウンエラーを返します。詳細: Runs。
部分的なバッチを再実行しない。 すでに開始された項目はコストがかかり、タイムアウトした呼び出しでも実行が開始されている可能性があります。エージェントは再試行する前に履歴を読み取ります。Runs を参照してください。
canvas_url でリンクする。 エージェントは各生成が返す canvas_url を使用して結果を開き、IDからプロジェクトリンクを構築することはありません。

FLORA MCP、fal、Replicate、またはモデルプロバイダーのAPI?

モデルAPIやfal、Replicateなどのアグリゲーターは、モデルの生の出力をコードに返します。FLORA MCPはエージェントとのクリエイティブな作業のために構築されています:

結果はキャンバスに配置される。 すべての生成は、チームが開いて比較、編集、構築できるFLORAプロジェクトのノードになります。チャットログのファイルURLではありません。
チームのワークフローも利用できる。 エージェントはチームが保存したTechniqueを実行し、FLORAのスキルを使用できます。
チームの請求と管理。 ワークスペース、メンバー、ロール、ワークスペースごとの支出制限、使用状況レポートはエージェントの実行にも適用されます。価格はモデル価格に記載されているFLORAの公開された生成ごとのレートで、アプリと同じです。
1つの接続で多くのモデルファミリー。 複数のプロバイダーからの画像、動画、音声、テキスト、3Dモデルを1つのサインインで利用できます。

自分のアプリ内で1つのモデルの出力だけが必要で、キャンバスやチームワークスペースが不要な場合は、プロバイダーのAPIやアグリゲーターの方が適しているかもしれません。自分のコードからFLORAを呼び出すには、FLORA API を使用してください。

用語

用語	意味
ワークスペース	プロジェクトが存在し、使用量が請求される場所。複数に所属できます。IDは `ws_123` のようになります。
プロジェクト	1つのFLORAキャンバスとその内容。IDは `prj_abc` のようになります。
キャンバス	ノードが配置され接続されるプロジェクト内のボード。
ノード	キャンバス上の1つのブロック: 画像、動画、テキスト、Technique、その他のステップ。生成はノードとして配置されます。
実行	1回の生成またはTechniqueの実行。`run_id` で追跡されます。
Technique	チームがFLORAで構築した保存済みの再利用可能なワークフロー。Techniques を参照してください。
アセット	FLORA内のファイル。アップロードまたは生成され、`asset_id` を持ちます。
スキル	エージェントがより大きな作業のために従う書面による指示。`flora_discover_skills` によって一覧表示されます。

このドキュメントのすべて

クイックスタート: 接続、確認、最初の画像の作成。
インストール: 各クライアントの手順。
認証: OAuth、APIキー、ワークスペース、切断。
コスト、残高、制限: 見積もり、残高、請求エラー。
Runs: ポーリング、タイムアウト、失敗。
レシピ: ステップバイステップのジョブ。
ツールリファレンス: すべてのツールとその引数。
スキルとプラグイン: テスト済みワークフローとそのインストール方法。
トラブルシューティング: 症状、原因、修正。
セキュリティとデータ: FLORAから送信されるものとエージェントができること。
変更履歴: 何がいつ変更されたか。
廃止されたツール: 古いツール名とその置き換え。
FLORA API: APIキーを使用して自分のコードからFLORAを呼び出す。

ウォッチ: Everything About FLORA MCP

{% embed url="https://www.youtube.com/watch?v=74R3pWxmiqc" %} FLORAチームによるFLORA MCPの紹介。 {% endembed %}

ヘルプが必要ですか? support@florafauna.ai までメールしてください。

エージェント向け指示

このドキュメントはGitBookで公開されています。GitBookは、人間とAIエージェントの両方が技術コンテンツを効果的に読み、ナビゲートし、推論できるように設計されたドキュメントプラットフォームです。詳細はgitbook.comをご覧ください。

このドキュメントの照会

このページで直接利用できない追加情報が必要な場合は、質問をすることでドキュメントを照会できます。

ask と goal のクエリパラメータを使用して、次のURLに対してHTTP GETリクエストを実行してください:

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

ask は直接の質問です: 具体的で、自己完結的で、自然言語で書かれるべきです。 goal はユーザーが最終的に達成しようとしていること、つまり回答が必要な理由です。これを共有することで、GitBookはより良い、より関連性の高い回答を提供できます。ゴールは、質問を言い換えるのではなく、ユーザーが望む結果を説明する場合に最も役立ちます。たとえば、ask=how do I create an API token の場合、automate deployments from our CI pipeline のようなゴールにより、GitBookはそのユースケースに合わせて回答を調整できます。

応答には、質問への直接の回答と、ドキュメントからの関連する抜粋およびソースが含まれます。

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