Azure Ai Vision Face MCP Server

🚀 Azure AI ビジョン Face MCP-Server

Faceのリアルタイム性MCPサーバーを提供し、代理型AIワークフローにリアルタイム存在証明を組み込めるようにします。

🚀 クイックスタート

✨ 単一ツール機能のプレビュー

liveness-server-typescript-tool-with-progressフォルダ内の「Tool with Progress」機能を使用して、リアルタイム性チェックプロセスを単一の手順に統合するツールのプレビューです。この機能では、ユーザーが「完了」を入力する必要はありません。現在、Claude Desktopではこの機能のサポートは利用できません。

✨ Face リアルタイム性検出

詳細情報については、Faceリアルタイム性検出を参照してください。

📦 MCPサーバーの実行

添加依赖项

liveness-server-typescriptフォルダに移動し、以下のコマンドを実行します：

$ npm install --save-dev typescript @types/node
$ npm install
$ npm run build

すると、ビルドフォルダに index.js ファイルが生成されます。

VS Codeのサンプル構成

.vscode/mcp.jsonファイルを追加します：

{
    "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/"
            }
        }
    }
}

サンプルClaude構成

{
  "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"
        }
    }
  }
}

セッション画像の保存場所

SESSION_IMAGE_DIR変数が設定されていない場合、画像は保存されません。

検証付きリアルタイム性検出

検証画像が設定されている場合、検証付きリアルタイム性モードに切り替わります。例：

"VERIFY_IMAGE_FILE_NAME": "${workspaceFolder}/liveness-server-typescript/build/0b5db043-951c-49d4-9109-e11cb558bb79/sessionImage.jpg",