Gentou
README.md
<div align="center">
<img src="assets/header.png" width="100%">
# 幻燈 :Gentou
### ~Fal mcp server ~




</div>
> [!NOTE]
> このリポジトリはYOROZUで作成されました
> https://github.com/Sunwood-ai-labs/YOROZU
## 概要 (Overview)
`fal-mcp-server-gentou` は、Fal AI の強力な画像生成モデル(`fal-ai/nano-banana-pro`)を Model Context Protocol (MCP) を通じて利用可能にするサーバーです。
これにより、Claude desktop やその他の MCP クライアントから直接、高品質な画像を生成することができます。
## ✨ 特徴 (Features)
- **高速生成**: `fal-ai/nano-banana-pro` モデルを使用し、数秒で画像を生成します。
- **シンプルなインターフェース**: プロンプトを入力するだけで、直感的に操作可能。
- **柔軟な設定**: アスペクト比や画像数、フォーマットをカスタマイズ可能。
## 📦 インストール (Installation)
### Method 1: NPX (Recommended)
すぐにサーバーを起動したい場合は、`npx` を使用するのが最も簡単です。
```bash
npx -y @sunwood-ai-labs/fal-mcp-server-gentou
```
### Method 2: Global Install
頻繁に使用する場合は、グローバルにインストールすることをお勧めします。
```bash
npm install -g @sunwood-ai-labs/fal-mcp-server-gentou
# 実行 (Run)
@sunwood-ai-labs/fal-mcp-server-gentou
```
### Method 3: Source (For Developers)
開発に参加する場合や、ソースコードからビルドしたい場合の手順です。
```bash
git clone https://github.com/Sunwood-ai-labs/fal-mcp-server-gentou.git
cd fal-mcp-server-gentou
npm install
npm run build
```
## ⚙️ 設定 (Configuration)
`.env` ファイルを作成し、Fal AI の API キーを設定してください。
```env
FAL_KEY=your_fal_key_here
```
## 🚀 使い方 (Usage)
MCP 設定ファイル(例: `claude_desktop_config.json`)に以下を追加します。
### NPX を使用する場合 (Recommended)
```json
{
"mcpServers": {
"gentou": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@sunwood-ai-labs/fal-mcp-server-gentou"],
"env": {
"FAL_KEY": "your_fal_key_here"
}
}
}
}
```
### ソースコードを使用する場合
```json
{
"mcpServers": {
"gentou": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/fal-mcp-server-gentou/dist/index.js"],
"env": {
"FAL_KEY": "your_fal_key_here"
}
}
}
}
```
## 🛠️ ツール (Tools)
### `generate_image`
画像を生成します。
- `prompt` (required): 画像の説明
- `aspect_ratio`: アスペクト比 (デフォルト: "1:1")
- `num_images`: 生成枚数 (デフォルト: 1)
- `output_format`: 出力フォーマット (デフォルト: "png")
## 📜 ライセンス (License)
ISC
TDQS
B3.2/5.0
Scored across 1 tool
Disambiguation5/5
There is only a single tool, generate_image, so there is no possibility of confusing it with another. Its purpose is unambiguous and clearly communicated.
Naming Consistency5/5
The sole tool follows a clean verb_noun convention (generate_image). With only one name there is no inconsistency, though the pattern is trivially consistent.
Tool Count3/5
A single tool is on the thin side for a server, even one focused narrowly on image generation. It works but leaves little surface for an agent to compose workflows with.
Completeness3/5
Generation is covered, but there are no companion operations such as edit, upscale, variation, or status/retrieval of prior generations. For the narrow generation purpose it is adequate, but the surface has obvious dead ends.
Maintenance
ActivityInactive
ResponsivenessNo issues