FLORA
官方FLORA MCP 讓使用者能直接在對話中生成、整理並迭代視覺素材——主視覺圖、情緒板、生活風格照片、促銷圖形——並將它們路由到團隊已使用的工具中(Notion、Google Drive、Slack、行事曆)
你可以用 FLORA MCP 做什麼?
- 從提示詞生成媒體 — 請你的助理透過
flora_create_generations建立圖片、影片、音訊、文字或 3D 模型,結果會直接呈現在你的畫布上。 - 執行團隊技術流程 — 讓你的代理先以
flora_list_techniques列出可用選項,再呼叫flora_run_technique執行已儲存的工作流程。 - 花費前先確認成本 — 在
flora_create_generations上使用quote: true要求報價,查看預估的美元成本,再透過flora_get_usage檢查餘額。 - 管理畫布版面 — 指示你的助理使用
flora_arrange_canvas,搭配特定的node_ids與layout,在專案板上安排生成節點。 - 上傳並使用本機檔案 — 請你的代理透過
flora_create_asset將你自己的圖片或影片帶入 FLORA,再以flora_complete_asset完成上傳。 - 探索可用技能 — 讓你的助理呼叫
flora_discover_skills,列出已測試的工作流程與外掛程式,以尋找預先建置的自動化配方。
文件
如需完整的文件索引,請參閱 llms.txt。文件頁面的 Markdown 版本可透過在頁面 URL 後附加
.md取得;本頁亦可見 Markdown 版本。
FLORA MCP 文件
將 FLORA 連線至 Claude、Claude Code、ChatGPT、Codex、Cursor 或任何 MCP 用戶端,讓您的代理程式能產生內容、執行 Techniques,並在您的 FLORA 畫布上建構。
FLORA MCP 是 FLORA 的託管 MCP 伺服器。只需連線一次,您的 AI 代理程式即可產生圖片、影片、音訊、文字與 3D 內容,執行您團隊的 Techniques,並將結果放到您的 FLORA 畫布上。這些文件涵蓋安裝方式、每個工具的功能,以及您的代理程式需遵循的規則。
| 設定項目 | 值 |
|---|---|
| 伺服器 URL | https://agents.flora.ai/mcp(無結尾斜線) |
| 傳輸方式 | Streamable HTTP。這是遠端伺服器,因此無需安裝任何東西。 |
| 登入 | 使用您的 FLORA 帳戶進行 OAuth。無頭用戶端可改以 FLORA API 金鑰作為 Authorization: Bearer <key> 傳送。 |
| 伺服器名稱 | flora |
| 驗證方式 | 詢問您的代理程式:「列出我的 FLORA 工作區。不要產生任何內容。」 |
- 誰可以連線: API 與 MCP 從 Starter 方案起即包含在內。免費帳戶也可連線,並可使用每個新工作區所附的 $2.50 使用額度進行產生。每次產生會以美元計費至您選擇的工作區。請參閱 FLORA 定價方式 與 驗證。
- 技能: 經過測試的工作流程(批次產生、精煉迴圈、Technique 執行等)位於 github.com/florafauna-ai/flora-mcp-skills。您的代理程式可透過
flora_discover_skills列出它們。請參閱 技能與外掛程式。 - 供代理程式使用: 此處每個頁面亦提供 Markdown 格式。在任何 URL 後附加
.md,例如 https://docs.flora.ai/mcp.md。完整索引位於 https://docs.flora.ai/llms.txt。
在您的用戶端中安裝
| Claude | Web 與 Desktop。新增自訂連接器。 | Claude |
| Claude Code | 單一指令,或包含技能的外掛程式。 | Claude Code |
| ChatGPT | FLORA 已列於 ChatGPT 中。按一下「連線」。 | ChatGPT |
| Codex | 單一指令或 config.toml。 | Codex |
| Cursor | 一鍵安裝或 mcp.json。 | Cursor |
| VS Code | 單一指令或 .mcp.json。 | VS Code |
| 其他用戶端 | Windsurf、Gemini CLI、Copilot Studio、Hermes、OpenClaw 及任何 MCP 用戶端。 | 其他用戶端 |
FLORA MCP 新手?快速入門 會引導您從連線到在畫布上產生第一張圖片。
從這裡開始:八個工具
您的連線擁有的工具不止這些(清單取決於您的帳戶、方案與用戶端;flora_list_tools 會回傳您目前可用的工具)。大多數工作從這八個工具開始。
| 工具 | 功能 |
|---|---|
flora_list_workspaces | 列出您可使用的工作區,以及您目前所在的工作區。唯讀。 |
flora_list_projects | 列出工作區中的專案(畫布)。唯讀。 |
flora_list_models | 列出模型及其 model_id、預估成本與參數。唯讀。 |
flora_create_generations | 在畫布上啟動 1 至 20 次產生,或使用 quote: true 報價其成本。會花費金錢。 |
flora_list_generations | 依 run_id 讀取最多 20 次執行,或列出歷史記錄。唯讀。 |
flora_create_asset | 從 URL 或上傳連結將您自己的檔案帶入 FLORA。 |
flora_run_technique | 執行您團隊的其中一個 Technique。會花費金錢。 |
flora_get_usage | 以美元讀取工作區或組織的餘額與花費。唯讀。 |
完整清單(含參數與範例)請參閱 工具參考。
您的代理程式能做些什麼
| 工作 | 配方 |
|---|---|
| 從提示或參考資料產生圖片、影片、音訊片段或 3D 模型 | 產生圖片或影片 |
| 將產品照片製作成動畫 | 將產品照片轉為影片 |
| 從清單或試算表製作 20 至 500 個素材 | 批次產生 20 至 500 個素材 |
| 執行您團隊建立的 Technique | 執行您團隊的 Technique |
| 使用您自己的圖片、影片、音訊或 PDF | 上傳您自己的圖片、影片與檔案 |
| 將結果排版到畫布上 | 將結果放到畫布上 |
| 產生更多類似您喜歡的內容 | 對喜愛的項目進行迭代 |
| 從您的提示獲得更好的結果 | 為您的代理程式提供更佳輸出簡報 |
所有配方均索引於 配方。
常見工作的工具序列
| 工作 | 依序呼叫 |
|---|---|
| 第一張圖片 | flora_list_workspaces → flora_list_projects(或 flora_create_project)→ flora_create_generations 搭配 quote: true → 核准 → flora_create_generations → flora_list_generations |
| 從照片 URL 製作影片 | flora_list_workspaces → flora_list_projects → flora_list_models 搭配影片 model_id(以讀取其圖片欄位名稱)→ 報價 → flora_create_generations 搭配 params 中的 URL → flora_list_generations |
| 成本與餘額 | flora_list_models(estimated_cost_usd)或 quote: true 呼叫 → flora_get_usage |
| 執行 Technique | flora_list_techniques → flora_get_technique → flora_run_technique → flora_list_generations 搭配 run_ids 與 technique_id |
| 使用本機檔案 | flora_create_asset 搭配 source: "signed-url" → 上傳(shell)或 upload_page 連結(聊天)→ flora_complete_asset |
| 畫布上的網格 | flora_get_canvas → flora_arrange_canvas 搭配 node_ids 與 layout,或單獨使用 all: true |
| 將畫布圖片製作成動畫 | flora_add_to_canvas(影片節點連線至圖片)→ flora_run_canvas_nodes → flora_list_generations |
您的代理程式遵循的規則
伺服器會提供這些規則給代理程式。在此列出是為了讓您了解預期行為,並可據此要求您的代理程式遵守。
- 詢問要計費的工作區。 連線並不綁定單一工作區。如果
flora_list_workspaces回傳多個工作區且目前沒有指定任何一個,代理程式會列出這些工作區並詢問你要計費哪一個。專案工具會計費到專案本身所屬的工作區。 - 先以美元報價。 代理程式會以
quote: true呼叫flora_create_generations,向你顯示以美元(絕非點數)計價的成本,並在你核准後才以不含quote的方式執行相同請求。run_cost和charged_cost的單位是美元:0.009代表 $0.009。執行失敗不會收費;重試視為新的執行並會再次計費。詳情請見:成本、餘額與限制。 - 遇到計費錯誤時停止。 遇到
insufficient_credits或任何BILLING_*錯誤時,代理程式會停止並將訊息轉傳給你。它不會重試。paid_plan_required表示工作區的方案不包含所請求的內容。餘額與花費來自flora_get_usage。 - 緩慢輪詢,一次呼叫完成。 代理程式會儲存每個
run_id,在輪詢之間等待max(15, 2 × number of runs)秒(最多 7 個執行等待 15 秒,20 個執行等待 40 秒),並在一次flora_list_generations呼叫中讀取所有結果(最多 20 個run_ids,Technique 執行另加technique_id)。更快的輪詢會回傳429或帶有retry_after_seconds的冷卻錯誤。詳情請見:執行。 - 絕不重新觸發部分批次。 已開始的項目已經產生費用,而逾時的呼叫可能仍已啟動執行。代理程式在重試前會先讀取歷史記錄。請參閱執行。
- 使用
canvas_url建立連結。 代理程式會使用每次生成回傳的canvas_url開啟結果,絕不會從 ID 自行建構專案連結。
FLORA MCP、fal、Replicate 或模型供應商的 API?
模型 API 以及 fal 和 Replicate 等聚合器會將模型的原始輸出回傳給你的程式碼。FLORA MCP 是專為與代理程式進行創意工作而設計:
- 結果會落在畫布上。 每次生成都會成為 FLORA 專案中的一個節點,你的團隊可以開啟、比較、編輯並繼續發展,而不是聊天記錄中的檔案 URL。
- 你團隊的工作流程隨之而來。 你的代理程式可以執行你團隊儲存的 Techniques,並使用 FLORA 的技能。
- 團隊計費與控管。 工作區、成員、角色、每個工作區的花費限制與使用量報告也適用於代理程式執行。價格是 FLORA 在模型定價上公布的每次生成費率,與應用程式內相同。
- 一個連線,多種模型系列。 透過一次登入即可使用來自多家供應商的影像、影片、音訊、文字和 3D 模型。
如果你只需要在自家應用程式內取得單一模型的輸出,不需要畫布或團隊工作區,那麼供應商的 API 或聚合器可能更適合。若要從你自己的程式碼呼叫 FLORA,請使用 FLORA API。
詞彙表
| 詞彙 | 含義 |
|---|---|
| 工作區 | 專案所在位置以及使用量計費的地方。你可以屬於多個工作區。ID 看起來像 ws_123。 |
| 專案 | 一個 FLORA 畫布及其內容。ID 看起來像 prj_abc。 |
| 畫布 | 專案內的看板,節點位於其上並相互連接。 |
| 節點 | 畫布上的一個區塊:影像、影片、文字、Technique 或其他步驟。生成會以節點形式落地。 |
| 執行 | 一次生成或 Technique 執行,由其 run_id 追蹤。 |
| Technique | 你的團隊在 FLORA 中建立並儲存的可重複使用工作流程。請參閱 Techniques。 |
| 資產 | FLORA 中的檔案,無論是上傳或生成的,帶有 asset_id。 |
| 技能 | 代理程式為完成較大任務而遵循的書面指示,由 flora_discover_skills 列出。 |
本文件的所有內容
- 快速入門:連線、檢查並製作你的第一張影像。
- 安裝:每個用戶端的步驟。
- 驗證:OAuth、API 金鑰、工作區與中斷連線。
- 成本、餘額與限制:報價、餘額與計費錯誤。
- 執行:輪詢、逾時與失敗。
- 配方:逐步工作。
- 工具參考:每個工具及其參數。
- 技能與外掛程式:經過測試的工作流程以及如何安裝。
- 疑難排解:症狀、原因與修正。
- 安全性與資料:哪些內容會離開 FLORA,以及你的代理程式能做什麼。
- 變更日誌:變更內容與時間。
- 已淘汰工具:較舊的工具名稱及其替代品。
- FLORA API:使用 API 金鑰從你自己的程式碼呼叫 FLORA。
觀看:關於 FLORA MCP 的一切
{% embed url="https://www.youtube.com/watch?v=74R3pWxmiqc" %} 來自 FLORA 團隊的 FLORA MCP 介紹。 {% endembed %}
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代理程式指示
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請對下列 URL 執行 HTTP GET 請求,並帶上 ask 和 goal 查詢參數:
GET https://docs.flora.ai/mcp.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
ask 是當下的問題:它應該具體、自足,並以自然語言撰寫。
goal 是使用者最終想達成的目標,也就是他們需要答案的原因。分享目標有助於 GitBook 提供更好、更相關的答案。當目標描述使用者想要的結果而非重述問題時最有幫助。例如,對於 ask=how do I create an API token,像 automate deployments from our CI pipeline 這樣的目標能讓 GitBook 針對該使用案例調整答案。
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