face-recognition-mcp-server

3DiVi Face SDK — MCP サーバー

AI ネイティブな開発のための顔認識 MCP サーバーです。
オンプレミス · GDPR 準拠 · ISO 30107-3 生体検知 · クラウド依存なし

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このプロジェクトについて

3DiVi Face SDK の Processing Block API を呼び出し可能なツールとして提供する、ローカルの Model Context Protocol サーバーです。AI コーディングエージェント（Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code Copilot）は、SDK 統合コードを一行も書かずに、顔の検出、本人確認、生体検知の実行、顔ギャラリーの検索を行えます。

すべての処理は開発者のマシン上で実行されます。データがホストの外部に送信されることはありません。

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提供するツール

ツール	Processing Block	出力
detect_faces	FACE_DETECTOR	バウンディングボックス、ランドマーク、ピッチ／ヨー／ロール
check_liveness	LIVENESS_ESTIMATOR	生体検知の判定＋信頼度
assess_quality	QUALITY_ASSESSMENT_ESTIMATOR	品質スコア、目が開いているかのフラグ
extract_template	FACE_TEMPLATE_EXTRACTOR	ContextTemplate（バイナリ、PII なし）
verify_face	VERIFICATION_MODULE	1:1 類似度スコア＋一致判定
search_face	MATCHER_MODULE + DynamicTemplateIndex	1:N の順位付き一致リスト
estimate_attributes	AGE_ESTIMATOR + GENDER_ESTIMATOR	年齢、性別、信頼度
estimate_emotion	EMOTION_ESTIMATOR	7 クラスの感情確率
detect_mask	MASK_ESTIMATOR	マスク着用／未着用の判定

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クイックスタート

前提条件

• マシンに 3DiVi Face SDK 3.29 がインストールされていること
• Python 3.9+
• 有効な Face SDK ライセンス

インストール

git clone https://github.com/3divi/face-recognition-mcp-server.git
cd face-recognition-mcp-server
pip install -r server/python/requirements.txt

Claude Code の設定

claude_desktop_config.json（またはお使いのエージェントに相当する設定ファイル）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "3divi-face-sdk": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/face-recognition-mcp-server/server/python/main.py"],
      "env": {
        "FACESDK_PATH": "/path/to/facesdk",
        "FACESDK_CONFIG": "/path/to/facesdk/conf/facerec.conf"
      }
    }
  }
}

試してみる

任意のプロジェクトで Claude Code を開き、次のように入力します。

Integrate 3DiVi Face SDK for KYC verification — detect the face, run liveness,
extract a template, and compare against an enrolled template.

Claude Code が MCP ツールを直接呼び出します。SDK 統合コードは必要ありません。

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プロジェクト構成

face-recognition-mcp-server/
├── CLAUDE.md                        # Machine-readable API reference (read by AI agents)
├── README.md
├── LICENSE
├── server/
│   ├── python/                      # Phase 1 — stdio MCP server
│   │   ├── main.py                  # Entry point (JSON-RPC 2.0 over stdio)
│   │   ├── tools/
│   │   │   ├── detection.py         # detect_faces, check_liveness, assess_quality, detect_mask
│   │   │   ├── recognition.py       # extract_template, verify_face, search_face
│   │   │   └── attributes.py        # estimate_attributes, estimate_emotion
│   │   └── requirements.txt
│   └── nodejs/                      # Phase 2 — coming soon
├── reference-apps/
│   ├── kyc-onboarding/              # Phase 2
│   ├── access-control/              # Phase 2
│   └── emotion-analytics/           # Phase 3
└── docs/
    └── threshold-guide.md

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オンプレミスが重要な理由

GDPR、BIPA、インドの DPDP などのプライバシー規制により、多くの規制対象業界では生体認証データをサードパーティのクラウド API に送信することが禁止されています。この MCP サーバーは完全にローカルで動作します。SDK の共有ライブラリがプロセス内で画像を処理し、生体認証データが外部に送信されることはありません。

レジストリに登録されている競合の生体認証 MCP サーバーは、Azure クラウドを必要とする Microsoft Azure の生体検知ラッパーのみです。このサーバーに必要なのは、すでにお持ちの SDK ライセンスだけです。

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類似度しきい値ガイド

ユースケース別の推奨値については、docs/threshold-guide.md を参照してください。

ユースケース	推奨しきい値
物理アクセス制御	0.97
企業の勤怠管理	0.95
KYC／オンボーディング	0.93
来訪者ウォッチリスト	0.90
小売における再識別	0.85

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ライセンス

MIT — MCP サーバーはオープンソースです。基盤となる 3DiVi Face SDK には、3divi.ai から別途ライセンスを取得する必要があります。

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リンク

• 3DiVi Face SDK ドキュメント
• MCP レジストリの掲載ページ (近日公開)
• 開発者ブログ：30 分で 3DiVi Face SDK を Claude Code に統合する (近日公開)