🚀 Azure AI 视觉 Face MCP-Server
本项目推出了一款 Face 实时性 MCP 服务器，可在代理式 AI 工作流中嵌入实时存在证明，为相关业务流程提供更可靠的安全保障。
🚀 快速开始
✨ 主要特性
单工具功能的预览
在liveness-server-typescript-tool-with-progress文件夹中，有一款工具可使用“Tool with Progress”功能将实时性检查流程整合到单一步骤，且无需用户输入“完成”。不过目前 Claude Desktop 对此功能暂不支持。
Face 实时性检测
如需深入了解 Face 实时性检测相关信息，可访问 Face 实时性检测。
📦 安装指南
添加依赖项
进入liveness-server-typescript文件夹，运行以下命令：
$ npm install --save-dev typescript @types/node
$ npm install
$ npm run build
运行上述命令后，构建文件夹中会生成 index.js 文件。
VS Code 的示例配置
添加.vscode/mcp.json文件，内容如下：
{
"servers": {
"liveness-server": {
"type": "stdio",
"command": "node",
"args": [
"${workspaceFolder}/liveness-server-typescript/build/stdio.js"
],
"env": {
"FACEAPI_ENDPOINT": "apiendpoint",
"FACEAPI_KEY": "apikey",
"FACEAPI_WEBSITE": "https://liveness-webapp.azurewebsites.net",
"SESSION_IMAGE_DIR": "${workspaceFolder}/liveness-server-typescript/build/"
}
}
}
}
示例 Claude 配置
{
"mcpServers": {
"liveness-server": {
"command": "node",
"args": ["YOUR_PATH/build/stdio.js"],
"env": {
"FACEAPI_ENDPOINT": "apiendpoint",
"FACEAPI_KEY": "apikey",
"FACEAPI_WEBSITE": "https://yourexample.azurewebsites.net",
"SESSION_IMAGE_DIR": "D:\somePATH"
}
}
}
}
💻 使用示例
基础用法
运行 MCP 服务器时，按照上述安装指南完成依赖添加和配置后，即可启动服务器进行 Face 实时性检测。
会话图像的位置
若未设置SESSION_IMAGE_DIR变量，图像将不会被保存。
带验证的实时性检测
当设置了验证图像时，服务器将切换到带验证的实时性模式，示例如下：
"VERIFY_IMAGE_FILE_NAME": "${workspaceFolder}/liveness-server-typescript/build/0b5db043-951c-49d4-9109-e11cb558bb79/sessionImage.jpg",