fal.ai MCP सर्वर को मिनटों में Claude Code और Codex से कनेक्ट करें। OAuth और टोकन सेटअप के कमांड, आपके एजेंट को मिलने वाले ग्यारह टूल, लागत नियंत्रित रखने वाला प्रॉम्प्ट, आम एरर के समाधान और इमेज व वीडियो के लिए दूसरा MCP विकल्प देखें।
आप Claude Code में एक फ़ीचर के बीच में हैं, लैंडिंग पेज को एक हीरो इमेज चाहिए, और आमतौर पर यह काम थकाऊ होता है: ब्राउज़र टैब खोलें, मॉडल चुनें, रेंडर होने का इंतज़ार करें, फ़ाइल डाउनलोड करें, नाम बदलें, फिर रिपॉज़िटरी में खींचकर डालें। fal.ai MCP सर्वर यह पूरा चक्कर खत्म कर देता है। एक बार कनेक्ट होने के बाद आपका कोडिंग एजेंट fal के 1,000+ जनरेटिव मॉडल के कैटलॉग में खोज सकता है, मॉडल का इनपुट स्कीमा पढ़ सकता है, कीमत जाँच सकता है, जॉब चला सकता है और टर्मिनल छोड़े बिना इमेज URL लौटा सकता है।
यह लेख बताता है कि सर्वर को Claude Code और Codex दोनों से कैसे जोड़ें, कौन-से कमांड चलाएँ, कौन-से टूल मिलते हैं, खर्च को अनुमानित कैसे रखें और सबसे ज़्यादा क्या टूटता है। यह भी दिखाता है कि अगर आप उसी वर्कफ़्लो के लिए दूसरा बैक एंड चाहते हैं, तो PicassoIA का अपना MCP कनेक्टर कहाँ फिट होता है। कमांड fal के प्रकाशित सेटअप पेज और हर क्लाइंट के MCP दस्तावेज़ों के अनुसार हैं। जहाँ fal के अपने पेज आपस में मेल नहीं खाते, वहाँ मैं इसे चिह्नित करता हूँ।
MCP, यानी Model Context Protocol, वह ओपन स्टैंडर्ड है जो AI क्लाइंट को बाहरी टूल कॉल करने देता है। fal सर्वर एक होस्टेड एंडपॉइंट है, इसलिए आपकी मशीन पर कुछ इंस्टॉल, बिल्ड या चालू रखने की ज़रूरत नहीं होती। आपका एजेंट टूल कॉल करता है और fal मॉडल को अपने GPU पर चलाता है। fal के दस्तावेज़ बिलिंग साफ़ बताते हैं: आप केवल उन्हीं मॉडल रन का भुगतान करते हैं जिन्हें आप ट्रिगर करते हैं, और कीमत सीधे API कॉल जितनी ही होती है।
इमेज के काम में यह खास तौर पर मायने रखता है। किसी स्क्रिप्ट में एक मॉडल हार्ड-कोड करने के बजाय, आप एजेंट को कैटलॉग में से चुनने देते हैं, पूछने देते हैं कि मॉडल कौन-से इनपुट लेता है और यह कितना खर्च करेगा, यह सब सादी भाषा में।
| टूल | यह क्या करता है |
|---|---|
search_models | विषय या श्रेणी के अनुसार कैटलॉग में खोजता है |
get_model_schema | मॉडल के इनपुट और आउटपुट पैरामीटर पढ़ता है |
get_pricing | रन से पहले कीमत जाँचता है |
search_docs | fal के दस्तावेज़ में खोजता है |
recommend_model | किसी खास काम के लिए मॉडल सुझाता है |
run_model | मॉडल चलाता है और इंतज़ार करता है, डिफ़ॉल्ट रूप से 45 सेकंड |
submit_job | बिना इंतज़ार किए लंबी जॉब शुरू करता है |
check_job | जॉब की स्थिति बताता है |
get_job_result | पूरी हो चुकी जॉब का आउटपुट लाता है |
cancel_job | कतार में या चल रही जॉब को रोकता है |
upload_file | मॉडल इनपुट के रूप में उपयोग के लिए फ़ाइल को fal के CDN पर अपलोड करता है |
💡 टिप: fal की ब्लॉग घोषणा में नौ टूल सूचीबद्ध हैं, जबकि मौजूदा दस्तावेज़ पेज में ग्यारह। सूची बदलती रह सकती है, इसलिए कनेक्ट करने के तुरंत बाद अपने एजेंट से पूछें "आपको fal के कौन-से टूल दिख रहे हैं?"
get_pricing "इसे चलाने में कितना लगेगा?" जैसे सवाल को ऐसे सवाल में बदल देता है जिसका जवाब एजेंट कोई कदम उठाने से पहले देता है।
fal दो रास्ते दस्तावेज़ित करता है, और दोनों के URL अलग हैं। हर मशीन पर एक ही चुनें, दोनों को एक ही नाम के नीचे न जोड़ें।
दस्तावेज़ https://mcp.fal.ai/mcp-relay की ओर इशारा करते हैं, जो Streamable HTTP बोलता है और ब्राउज़र के ज़रिए साइन इन करवाता है। आपको कभी कॉन्फ़िग फ़ाइल या चैट में टोकन नहीं चिपकाना पड़ता। जिस लैपटॉप पर ब्राउज़र विंडो खोली जा सकती है, वहाँ यह बेहतर विकल्प है।
fal की ब्लॉग पोस्ट https://mcp.fal.ai/mcp का वर्णन करती है, जहाँ आप अपना fal API टोकन Authorization: Bearer हेडर में भेजते हैं। यह सर्वर, कंटेनर और CI के लिए ठीक है, जहाँ ब्राउज़र उपलब्ध नहीं होता। fal कहता है कि टोकन उसकी तरफ़ कभी स्टोर नहीं होता, फिर भी इसे पासवर्ड की तरह समझें: इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल में रखें, किसी रिपॉज़िटरी में कभी नहीं।
| रूट | URL | साइन-इन | सबसे उपयुक्त |
|---|---|---|---|
| OAuth रिले | https://mcp.fal.ai/mcp-relay | ब्राउज़र साइन-इन | लैपटॉप और डेस्कटॉप |
| बियरर टोकन | https://mcp.fal.ai/mcp | Authorization हेडर | सर्वर, CI, बिना डिस्प्ले वाली मशीनें |
💡 टिप: किसी भी रूट से कनेक्ट करने के बाद एक हानिरहित टेस्ट प्रॉम्प्ट भेजें: "fal से इमेज जनरेशन मॉडल खोजें। कोई मॉडल न चलाएँ।" खोज परिणामों की सूची साबित करती है कि साइन-इन और टूल, दोनों काम कर रहे हैं, और इसकी कोई लागत नहीं है।
Claude Code रिमोट सर्वर claude mcp add से जोड़ता है। दोनों रूट के लिए एक ही कमांड लगता है। OAuth रूट के लिए:
claude mcp add --transport http fal https://mcp.fal.ai/mcp-relay
Claude Code खोलें और /mcp चलाएँ। fal चुनें और ब्राउज़र साइन-इन पूरा करें। यह fal के अपने शब्दों से मेल खाता है: रिमोट सर्वर जोड़ें, फिर /mcp से प्रमाणित करें।
बियरर टोकन रूट के लिए:
export FAL_TOKEN="paste-your-fal-token-here"
claude mcp add --transport http fal-ai https://mcp.fal.ai/mcp \
--header "Authorization: Bearer $FAL_TOKEN"
वेरिएबल का नाम FAL_TOKEN केवल एक लेबल है, इसलिए आप कोई भी नाम रख सकते हैं। सर्वर को हर प्रोजेक्ट में उपलब्ध कराने के लिए --scope user जोड़ें, या किसी साझा .mcp.json में लिखने के लिए --scope project का उपयोग करें। अगर टीम वह फ़ाइल साझा करती है, तो टोकन चिपकाने के बजाय उसमें वेरिएबल का संदर्भ दें।
कनेक्शन जाँचने के लिए अपने सर्वर की सूची देखें:
claude mcp list
सेशन के भीतर /mcp हर सर्वर और उसकी स्थिति दिखाता है। अगर fal कनेक्टेड दिखे, तो टूल की सूची माँगें। अगर वह प्रमाणीकरण माँगे, तो साइन-इन चरण फिर से चलाएँ।
Codex MCP सेटिंग ~/.codex/config.toml में रखता है, और भरोसेमंद प्रोजेक्ट अपनी .codex/config.toml जोड़ सकते हैं। आप फ़ाइल हाथ से बदल सकते हैं या codex mcp कमांड समूह का उपयोग कर सकते हैं। एक-कमांड रूट ऐसा दिखता है:
codex mcp add fal --url https://mcp.fal.ai/mcp-relay
codex mcp login fal
लॉगिन चरण वही है जिसे fal के दस्तावेज़ Codex के लिए अलग से बताते हैं: सर्वर जोड़ें, फिर codex mcp login fal चलाएँ। Codex तेज़ी से बदलता है, इसलिए अगर कोई फ़्लैग अस्वीकार हो, तो मौजूदा सिंटैक्स के लिए codex mcp add --help चलाएँ।
config.toml रूट यही काम हाथ से करता है:
[mcp_servers.fal]
url = "https://mcp.fal.ai/mcp-relay"
बियरर टोकन रूट के लिए, टोकन फ़ाइल में लिखने के बजाय Codex को एनवायरनमेंट वेरिएबल की ओर इशारा करें:
[mcp_servers.fal_token]
url = "https://mcp.fal.ai/mcp"
bearer_token_env_var = "FAL_TOKEN"
Codex शुरू करने से पहले अपने शेल में FAL_TOKEN एक्सपोर्ट करें। उसके बाद codex mcp list में सर्वर दिखना चाहिए।
| चरण | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| सर्वर जोड़ें | claude mcp add --transport http | codex mcp add --url |
| साइन इन करें | सेशन के भीतर /mcp | codex mcp login fal |
| कॉन्फ़िग का स्थान | .claude.json या .mcp.json | ~/.codex/config.toml |
| प्रोजेक्ट नियम फ़ाइल | CLAUDE.md | AGENTS.md |
| सर्वर की सूची | claude mcp list | codex mcp list |
साफ़-साफ़ बताएँ, और एजेंट को कुछ भी खर्च करने से पहले उसका काम दिखाने को कहें:
Use fal to find a fast photorealistic text-to-image model. Show me its price and input schema, wait for my OK, then generate one 16:9 image of a quiet harbor at dawn.
एक सलीके से चलने वाला सेशन search_models चलाता है, फिर get_model_schema और get_pricing करता है, आपकी मंज़ूरी का इंतज़ार करता है, और तभी run_model को कॉल करता है। fal के अपने दस्तावेज़ सहायकों से कहते हैं कि जेनरेट करने से पहले अनुमानित लागत दिखाएँ और मंज़ूरी माँगें, इसलिए यह प्रवाह डिज़ाइन के अनुरूप है।
नतीजा अपनी रिपॉज़िटरी में सेव करें। टूल एक URL लौटाता है। उसी संदेश में अगला चरण भी माँगें: "इमेज को curl से public/images/harbor.jpg में डाउनलोड करें और हीरो कंपोनेंट में उसका संदर्भ दें।" लोकल फ़ाइल का मतलब है कि आपका पेज किसी रिमोट लिंक के ज़िंदा रहने पर निर्भर नहीं करता।
run_model डिफ़ॉल्ट रूप से 45 सेकंड तक इंतज़ार करता है, जो ज़्यादातर इमेज मॉडल के लिए ठीक है। धीमे काम, जैसे वीडियो या भारी अपस्केलिंग, कतार में जाने चाहिए:
submit_job काम शुरू करता है और तुरंत लौट आता है।check_job स्थिति बताता है।get_job_result जॉब पूरी होने पर आउटपुट लाता है।cancel_job उस जॉब को रोकता है जो गलती से शुरू हो गई हो।एजेंट को बताएँ कि आपको कौन-सा मोड चाहिए। "इसे जॉब के रूप में सबमिट करें और हर 20 सेकंड में जाँचें" वीडियो के लिए अच्छा काम करता है।
नियम वहाँ रखें जहाँ एजेंट उसे हर सेशन में पढ़ता है: Claude Code के लिए CLAUDE.md, Codex के लिए AGENTS.md।
fal.ai rules:
- Call get_pricing before every run_model or submit_job.
- Show the estimated cost and wait for my approval when it is above $0.50.
- Never generate more than four images per request without asking.
स्कीमा एक बार पढ़ें। get_model_schema मॉडल के इनपुट बताता है: आस्पेक्ट रेशियो, इमेज की संख्या, सीड, गाइडेंस। जब एजेंट इसे पहले पढ़ता है, तो गलत अनुमान वाले पैरामीटर नाम से होने वाले असफल अनुरोध टल जाते हैं। एजेंट से कहें कि काम करने वाली सेटिंग अपने प्रोजेक्ट नोट्स में सेव करे, ताकि अगला सेशन यह खोज छोड़ दे।
fal कहता है कि MCP सर्वर उन्हीं कंकरेंसी सीमाओं का पालन करता है जो सीधे API कॉल पर लागू होती हैं। अगर आप एक साथ बारह वेरिएशन माँगते हैं, तो उम्मीद रखें कि कुछ कतार में लगेंगे। तीन-चार के बैच जल्दी पूरे होते हैं और उन्हें देखना आसान होता है।
| लक्षण | संभावित कारण | समाधान |
|---|---|---|
| कोई fal टूल नहीं दिखता | सर्वर जोड़े जाने से पहले सेशन शुरू हुआ था | Claude Code या Codex को रीस्टार्ट करें, फिर /mcp या codex mcp list जाँचें |
| ब्राउज़र साइन-इन कभी पूरा नहीं होता | OAuth चरण छूट गया | Claude Code में /mcp या Codex में codex mcp login fal चलाएँ |
| टोकन रूट पर Unauthorized एरर | वेरिएबल खाली है या हेडर गलत बना है | FAL_TOKEN फिर से एक्सपोर्ट करें और पक्का करें कि हेडर Bearer से शुरू होता है |
| जॉब टाइम आउट हो जाती है | run_model 45 सेकंड बाद इंतज़ार बंद कर देता है | submit_job पर जाएँ, फिर check_job से पोल करें |
| टूल सूची में मॉडल की जगह ऐप्स और लॉग दिखते हैं | गलती से Platform MCP जोड़ा गया था | इमेज के काम के लिए उसे हटाएँ और मुख्य fal सर्वर जोड़ें |
| इमेज गलत आकार में आती है | आस्पेक्ट रेशियो डिफ़ॉल्ट पर छोड़ा गया था | एजेंट से get_model_schema पढ़ने को कहें और रेशियो साफ़ तौर पर सेट करें |
होस्टेड सर्वर एजेंट से fal तक पहुँचने का अकेला तरीका नहीं है, और fal ही अकेला बैक एंड नहीं है जिसे जोड़ना सार्थक हो।
| सर्वर | टूल | कहाँ चलता है | ख़ास बात |
|---|---|---|---|
| raveenb/fal-mcp-server | 18 | आपकी मशीन या Docker | MIT लाइसेंस, STDIO और HTTP/SSE, Claude Code प्लगइन इंस्टॉल |
| wynandw87/claude-code-fal_ai-mcp | 22 | Node वाली आपकी मशीन | वीडियो, लिप सिंक, फ़ेस स्वैप, 3D और म्यूज़िक टूल |
पहला वाला Claude Code प्लगइन के रूप में इंस्टॉल होता है:
/plugin install fal-ai@raveenb/fal-mcp-server
कम्युनिटी सर्वर आपके कंप्यूटर पर, एनवायरनमेंट में आपके fal टोकन के साथ कोड चलाते हैं, इसलिए कोई भी जोड़ने से पहले सोर्स कोड पढ़ लें। होस्टेड सर्वर में यह जोखिम नहीं होता, क्योंकि उसे fal चलाता है।
fal एक अलग Platform MCP भी देता है, जो https://api.fal.ai/v1/mcp/platform पर है। यह सख़्ती से केवल-पढ़ने वाला है और इसके 16 टूल आपके खाते को चलाने के लिए बने हैं: सर्वरलेस ऐप्स, अनुरोध इतिहास, लॉग और एनालिटिक्स। यह मुख्य सर्वर से अलग प्रमाणीकरण योजना इस्तेमाल करता है, इसलिए दोनों के बीच हेडर कभी दोबारा न इस्तेमाल करें। यह इमेज टूल नहीं है, पर आप दोनों को एक साथ कनेक्ट कर सकते हैं।
अगर आप एक अलग बैक एंड पर वही एजेंट वर्कफ़्लो चाहते हैं, तो PicassoIA अपना MCP कनेक्टर चलाता है। Claude के भीतर यह नौ टूल देता है: generate_image, edit_image, generate_video_picassoia, generate_video_seedance, get_generation, list_generations, cancel_generation, list_models और get_account।
जॉब एसिंक्रोनस होती हैं। जनरेट कॉल तुरंत एक predict_id लौटाता है जैसे ही कोई GPU जॉब स्वीकार करता है, और स्थिति succeeded या failed दिखाने तक आप सुझाए गए अंतराल के बाद get_generation को पोल करते हैं। कनेक्टर चार मॉडल देता है: PicassoIA Image, PicassoIA Image Editor Pro, PicassoIA Video और Seedance 2.5 Lite, जिनमें से आखिरी दो वीडियो बनाते हैं। एक खाते में हर कनेक्शन पर साझा, पाँच एक साथ चलने वाली प्रेडिक्शन की सीमा है।
💡 टिप: कनेक्टर का अपना विवरण कहता है कि PicassoIA के GPU मॉडल पर जनरेशन Infinite और Wonder प्लान पर मुफ़्त हैं। किसी वर्कफ़्लो को इसके आसपास बनाने से पहले प्राइसिंग पेज पर देखें कि आपके प्लान में क्या शामिल है।
आप कौन-सा सर्वर भी इस्तेमाल करें, सही मॉडल काम पर निर्भर करता है। ये वे हैं जिन्हें मैं पहले आज़माऊँगा, और ये सभी PicassoIA कैटलॉग में उपलब्ध हैं:
| काम | आज़माने लायक मॉडल |
|---|---|
| तेज़ ड्राफ़्ट | Flux Schnell, P Image |
| फ़ोटोरियलिस्टिक स्टिल | Flux 2 Pro, Imagen 4 Ultra |
| इमेज के भीतर टेक्स्ट | GPT Image 2 |
| शार्प 4K आउटपुट | Nano Banana Pro, Seedream 4.5 |
| मौजूदा इमेज का संपादन | Flux Kontext Pro, PicassoIA Image Editor Pro |
| एक स्टिल से छोटा वीडियो | Seedance 2.5 Lite, Kling v3 Video |
टेक्स्ट मॉडल भी मायने रखता है, क्योंकि वही वह प्रॉम्प्ट लिखता है जो आपका इमेज मॉडल पाता है। Claude Sonnet 5 और GPT 5.6 Sol दोनों PicassoIA कैटलॉग में हैं, इसलिए किसी एक को चुनने से पहले आप प्रॉम्प्ट लिखने की जाँच साथ-साथ कर सकते हैं।
आपके लिए कौन-सा रूट ठीक है? यह तालिका तीनों विकल्पों को आमने-सामने रखती है:
| विकल्प | होस्टिंग | ताकत | कब चुनें |
|---|---|---|---|
| होस्टेड fal MCP | fal | 1,000+ मॉडल, कीमत और स्कीमा जाँच | आपको बिना कुछ इंस्टॉल किए सबसे बड़ा कैटलॉग चाहिए |
| कम्युनिटी fal सर्वर | आपकी मशीन | लिप सिंक और 3D जैसे अतिरिक्त टूल | आपको लोकल नियंत्रण चाहिए और आप कोड की समीक्षा कर सकते हैं |
| PicassoIA कनेक्टर | PicassoIA | चार फ़र्स्ट-पार्टी मॉडल और एसिंक पोलिंग | आपको इमेज और वीडियो के लिए एक छोटा, केंद्रित टूलसेट चाहिए |
सर्वर कनेक्ट करने में पाँच मिनट लगते हैं। मॉडल अच्छी तरह चुनने में कुछ प्रयोग लगते हैं, और वह हिस्सा ब्राउज़र में ज़्यादा मज़ेदार है। Picasso IA खोलें, पूरी मॉडल सूची देखें, और एक प्रॉम्प्ट को दो-तीन मॉडल पर साथ-साथ चलाएँ। PicassoIA Image से शुरू करें, जिसे अनलिमिटेड टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेटर के रूप में सूचीबद्ध किया गया है, फिर उन्हीं शब्दों पर Flux 2 Pro और Seedream 4.5 आज़माएँ।
जब आपको पता चल जाए कि कौन-सा मॉडल आपको वांछित लुक देता है, तो वह चुनाव Claude Code या Codex में वापस लाएँ और उसे अपनी नियम फ़ाइल में लिख दें। फिर आपका एजेंट अंदाज़े लगाना बंद कर देता है, और आपके अगले प्रोजेक्ट की हर हीरो इमेज उस मॉडल से शुरू होती है जिसे आपने सोच-समझकर चुना है।
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