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affaan-m/fal-ai-media

Génération de médias unifiée via l'MCP de fal.ai — image, vidéo et audio.

Qu'est-ce que fal-ai-media ?

Ce skill permet aux agents IA de générer et manipuler des médias (images, vidéos, audio) de manière unifiée via le protocole MCP de fal.ai. Il est particulièrement utile pour les développeurs et utilisateurs d'agents (tels que Claude Code, Cursor ou Codex) qui souhaitent intégrer des capacités de création multimédia sans jongler avec plusieurs API. Le skill supporte la génération texte-vers-image (Nano Banana, Ideogram, Bria, SD3.5), texte/image-vers-vidéo (Seedance, Kling, Veo 3, Runway), texte-vers-parole (CSM-1B, Whisper, Cartesia, ElevenLabs), et vidéo-vers-audio (ThinkSound). Il fonctionne en exposant des outils MCP standardisés que l'agent peut appeler pour chaque type de génération. L'avantage principal est la centralisation : un seul point d'accès pour des services premium de génération, avec support des paramètres avancés (seed, image_size, prompt négatif, etc.).

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/.agents/skills/fal-ai-media

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Documentation

Que fait fal-ai-media ?

Génération de médias unifiée via l'MCP de fal.ai — image, vidéo et audio. Couvre la génération texte-vers-image (Nano Banana, Ideogram, Bria, SD3.5), texte/image-vers-vidéo (Seedance, Kling, Veo 3, Runway), texte-vers-parole (CSM-1B, Whisper, Cartesia, ElevenLabs), et vidéo-vers-audio (ThinkSound). À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite générer des images, vidéos ou audio avec l'IA.

Aperçu

Ce package expose une interface MCP (Model Context Protocol) pour les services de génération de médias de fal.ai, permettant aux assistants IA de générer des images, vidéos et fichiers audio en utilisant des modèles d'IA de pointe.

Installation

npm install @matthewhand/mcp-fal-ai-media
# ou
yarn add @matthewhand/mcp-fal-ai-media
# ou
pnpm add @matthewhand/mcp-fal-ai-media

Configuration

Définissez vos identifiants d'API fal.ai en tant que variables d'environnement :

FAL_KEY=votre_clé_api_fal_ai

Vous pouvez obtenir votre clé API depuis la console fal.ai.

Utilisation avec Claude Code

Ajoutez ce qui suit à votre fichier ~/.claude/installed.json :

{
  "mcpServers": {
    "fal-ai-media": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@matthewhand/mcp-fal-ai-media"]
    }
  }
}

Outils disponibles

Génération d'images

MéthodeModèleDescription
generate_imageNano Banana (XL)Génération d'image générale rapide
generate_image_ideogramIdeogramGénération de texte fiable sur images
generate_image_briaBriaGénération d'image haute qualité
generate_image_sd35SD3.5Génération de détail fine
generate_image_fastNano Banana (Fast)Génération d'image ultra-rapide

Génération vidéo

MéthodeModèleDescription
generate_video_fastKling 1.5Génération vidéo rapide
generate_video_seedanceSeedanceHaute qualité, contrôle via seed
generate_video_veo3Veo 3Sortie vidéo premium
generate_video_runwayRunwayAlternative supplémentaire

Génération audio

MéthodeModèleDescription
generate_audioCSM-1BGénération de parole réaliste
generate_audio_whisperWhisperGénération de parole basique
generate_audio_cartesiaCartesiaSortie audio haute fidélité
generate_audio_elevenlabsElevenLabsVoix réalistes premium

Audio depuis vidéo

MéthodeModèleDescription
generate_audio_from_videoThinkSoundGénère l'audio synchronisé pour une vidéo silencieuse

Paramètres avancés

Tous les outils de génération prennent en charge les paramètres optionnels suivants :

  • seed : Valeur de graine pour la reproductibilité
  • input : Entrées supplémentaires spécifiques au modèle (selon le modèle)
  • image_size : Taille de sortie souhaitée (p. ex. "landscape_4_3", "square_hd")

Les prompts négatifs sont pris en charge là où le modèle le permet.

Exemple de flux de travail

  1. Générer une image : generate_image_fast avec prompt "un chat avec un chapeau"
  2. Animer en vidéo : Prendre l'URL de l'image et l'utiliser avec generate_video_fast
  3. Ajouter une narration : generate_audio avec le script de la voix off
  4. Synchroniser l'audio avec la vidéo : generate_audio_from_video pour ajouter l'audio à la vidéo générée

Licence

MIT

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

Skills associés