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fal-ai-media

fal.ai MCP를 통한 통합 미디어 생성 — 이미지, 비디오, 오디오. 텍스트-이미지(Nano Banana), 텍스트/이미지-비디오(Seedance, Kling, Veo 3), 텍스트-음성(CSM-1B), 비디오-오디오(ThinkSound)를 지원합니다. 사용자가 AI로 이미지, 비디오 또는 오디오를 생성하려 할 때 사용하세요.

fal-ai-media란 무엇인가요?

이 스킬은 fal.ai MCP 서버를 활용하여 개발자가 이미지, 비디오, 오디오를 생성할 수 있는 통합 미디어 생성 도구입니다. 다양한 모델을 지원합니다: 이미지 생성을 위한 Nano Banana 2(빠름) 및 Nano Banana Pro(고품질), 비디오 생성을 위한 Seedance 1.0 Pro, Kling Video v3 Pro, Veo 3, 오디오 생성을 위한 CSM-1B, ThinkSound가 포함됩니다. 특히 드리프트에 취약하므로(모델 ID, 가격, 입력 파라미터가 자주 변경됨) 실행 전에 항상 최신 모델 메타데이터를 검색하거나 가져와야 합니다. 주요 MCP 도구로는 `search`, `find`, `generate`, `upload`, `estimate_cost` 등이 있으며, 이미지 편집, 이미지-비디오 변환, 비용 추정 등의 고급 기능도 제공합니다. VideoDB와 ElevenLabs와 같은 외부 서비스와의 통합도 가능합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/fal-ai-media

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문서

fal.ai 미디어 생성

드리프트에 취약한 스킬. fal.ai 모델 ID, 가격, 입력값, MCP 도구 이름이 자주 변경됩니다. 특정 모델, 파라미터, 출력 형식 또는 비용을 약속하기 전에 현재 모델 메타데이터를 검색하거나 가져오십시오.

MCP를 통해 fal.ai 모델을 사용하여 이미지, 비디오, 오디오를 생성합니다.

활성화 시기

  • 사용자가 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하려 할 때
  • 텍스트나 이미지로 비디오를 만들 때
  • 음성, 음악, 음향 효과를 생성할 때
  • 모든 미디어 생성 작업
  • 사용자가 "이미지 생성", "비디오 만들기", "텍스트를 음성으로", "썸네일 만들기" 또는 이와 유사한 말을 할 때

MCP 요구 사항

fal.ai MCP 서버가 설정되어 있어야 합니다. ~/.claude.json에 다음을 추가하세요:

"fal-ai": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "fal-ai-mcp-server"],
  "env": { "FAL_KEY": "YOUR_FAL_KEY_HERE" }
}

API 키는 fal.ai에서 받으세요.

MCP 도구

fal.ai MCP는 다음 도구를 제공합니다:

  • search — 키워드로 사용 가능한 모델 찾기
  • find — 모델 세부정보 및 파라미터 가져오기
  • generate — 파라미터로 모델 실행하기
  • result — 비동기 생성 상태 확인
  • status — 작업 상태 확인
  • cancel — 실행 중인 작업 취소
  • estimate_cost — 생성 비용 추정
  • models — 인기 모델 목록 표시
  • upload — 입력으로 사용할 파일 업로드

이미지 생성

Nano Banana 2 (빠름)

최적 용도: 빠른 반복, 초안, 텍스트-이미지, 이미지 편집.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "a futuristic cityscape at sunset, cyberpunk style",
    "image_size": "landscape_16_9",
    "num_images": 1,
    "seed": 42
  }
)

Nano Banana Pro (고품질)

최적 용도: 프로덕션 이미지, 사실주의, 타이포그래피, 상세 프롬프트.

generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-pro",
  input_data: {
    "prompt": "professional product photo of wireless headphones on marble surface, studio lighting",
    "image_size": "square",
    "num_images": 1,
    "guidance_scale": 7.5
  }
)

공통 이미지 파라미터

파라미터유형옵션참고
promptstring필수원하는 내용 설명
image_sizestringsquare, portrait_4_3, landscape_16_9, portrait_16_9, landscape_4_3종횡비
num_imagesnumber1-4생성할 이미지 수
seednumber모든 정수재현성
guidance_scalenumber1-20프롬프트 준수 정도 (높을수록 더 충실)

이미지 편집

입력 이미지와 함께 Nano Banana 2를 사용하여 인페인팅, 아웃페인팅 또는 스타일 전환을 수행하세요:

# 먼저 소스 이미지 업로드
upload(file_path: "/path/to/image.png")

# 그런 다음 이미지 입력으로 생성
generate(
  app_id: "fal-ai/nano-banana-2",
  input_data: {
    "prompt": "same scene but in watercolor style",
    "image_url": "<uploaded_url>",
    "image_size": "landscape_16_9"
  }
)

비디오 생성

Seedance 1.0 Pro (ByteDance)

최적 용도: 높은 모션 품질의 텍스트-비디오, 이미지-비디오.

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "a drone flyover of a mountain lake at golden hour, cinematic",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "seed": 42
  }
)

Kling Video v3 Pro

최적 용도: 기본 오디오 생성을 포함한 텍스트/이미지-비디오.

generate(
  app_id: "fal-ai/kling-video/v3/pro",
  input_data: {
    "prompt": "ocean waves crashing on a rocky coast, dramatic clouds",
    "duration": "5s",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

Veo 3 (Google DeepMind)

최적 용도: 생성된 사운드가 포함된 비디오, 높은 시각적 품질.

generate(
  app_id: "fal-ai/veo-3",
  input_data: {
    "prompt": "a bustling Tokyo street market at night, neon signs, crowd noise",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }
)

이미지-비디오

기존 이미지에서 시작:

generate(
  app_id: "fal-ai/seedance-1-0-pro",
  input_data: {
    "prompt": "camera slowly zooms out, gentle wind moves the trees",
    "image_url": "<uploaded_image_url>",
    "duration": "5s"
  }
)

비디오 파라미터

파라미터유형옵션참고
promptstring필수비디오 설명
durationstring"5s", "10s"비디오 길이
aspect_ratiostring"16:9", "9:16", "1:1"프레임 비율
seednumber모든 정수재현성
image_urlstringURL이미지-비디오용 소스 이미지

오디오 생성

CSM-1B (대화형 음성)

자연스럽고 대화체 품질의 텍스트-음성 변환.

generate(
  app_id: "fal-ai/csm-1b",
  input_data: {
    "text": "Hello, welcome to the demo. Let me show you how this works.",
    "speaker_id": 0
  }
)

ThinkSound (비디오-오디오)

비디오 콘텐츠에 맞는 오디오 생성.

generate(
  app_id: "fal-ai/thinksound",
  input_data: {
    "video_url": "<video_url>",
    "prompt": "ambient forest sounds with birds chirping"
  }
)

ElevenLabs (API를 통한 직접 사용, MCP 미지원)

전문 음성 합성을 위해 ElevenLabs를 직접 사용:

import os
import requests

resp = requests.post(
    "https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/<voice_id>",
    headers={
        "xi-api-key": os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "text": "Your text here",
        "model_id": "eleven_turbo_v2_5",
        "voice_settings": {"stability": 0.5, "similarity_boost": 0.75}
    }
)
with open("output.mp3", "wb") as f:
    f.write(resp.content)

VideoDB 생성 오디오

VideoDB가 설정되어 있는 경우 생성 오디오 사용:

# 음성 생성
audio = coll.generate_voice(text="Your narration here", voice="alloy")

# 음악 생성
music = coll.generate_music(prompt="upbeat electronic background music", duration=30)

# 음향 효과
sfx = coll.generate_sound_effect(prompt="thunder crack followed by rain")

비용 추정

생성 전에 예상 비용을 확인하세요:

estimate_cost(
  estimate_type: "unit_price",
  endpoints: {
    "fal-ai/nano-banana-pro": {
      "unit_quantity": 1
    }
  }
)

모델 검색

특정 작업에 대한 모델 찾기:

search(query: "text to video")
find(endpoint_ids: ["fal-ai/seedance-1-0-pro"])
models()

팁

  • 프롬프트 반복 시 seed를 사용하여 재현 가능한 결과 얻기
  • 프롬프트 반복에는 저비용 모델(Nano Banana 2)로 시작하고, 최종 결과에는 Pro로 전환
  • 비디오의 경우 프롬프트를 설명적이면서도 간결하게 유지 — 움직임과 장면에 집중
  • 이미지-비디오가 순수 텍스트-비디오보다 더 제어된 결과를 생성
  • 고비용 비디오 생성 전에 estimate_cost 확인

관련 스킬

  • tasteforge-video — 오프라인 맛 증류 및 양식 계획. 엔드포인트 후보 및 요청 매니페스트는 참고용일 뿐, 제출된 작업이나 저장된 Fal 워크플로가 아닙니다. TasteForge 핸드오프는 업로드나 생성을 승인하지 않습니다. 별도로 인증된 제공자 워크플로를 사용하고 실행 전에 현재 엔드포인트 스키마를 확인하세요.
  • videodb — 비디오 처리, 편집 및 스트리밍
  • video-editing — AI 기반 비디오 편집 워크플로
  • content-engine — 소셜 플랫폼용 콘텐츠 제작

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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