Azure Ai Vision Face MCP Server

🚀 Azure AI 視覺 Face MCP-Server

本項目推出了一款 Face 即時性 MCP 服務器，可在代理式 AI 工作流中嵌入即時存在證明，為相關業務流程提供更可靠的安全保障。

🚀 快速開始

✨ 主要特性

單工具功能的預覽

在liveness-server-typescript-tool-with-progress文件夾中，有一款工具可使用“Tool with Progress”功能將即時性檢查流程整合到單一步驟，且無需用戶輸入“完成”。不過目前 Claude Desktop 對此功能暫不支持。

Face 即時性檢測

如需深入瞭解 Face 即時性檢測相關信息，可訪問 Face 即時性檢測。

📦 安裝指南

添加依賴項

進入liveness-server-typescript文件夾，運行以下命令：

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

運行上述命令後，構建文件夾中會生成 index.js 文件。

VS Code 的示例配置

添加.vscode/mcp.json文件，內容如下：

{
    "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

基礎用法

運行 MCP 服務器時，按照上述安裝指南完成依賴添加和配置後，即可啟動服務器進行 Face 即時性檢測。

會話圖像的位置

若未設置SESSION_IMAGE_DIR變量，圖像將不會被保存。

帶驗證的即時性檢測

當設置了驗證圖像時，服務器將切換到帶驗證的即時性模式，示例如下：

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