VerifEye

Name: VerifEye
Author: Realeyes

von RealeyesVersion 1.1.1i★ –iLäuft in der Cloud

Name in der Registryai.realeyes/verifeye

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

VerifEye Face API: Identify (apparent age, gender, emotions, attention), Onboard and Compare faces.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft in der Cloud
Transport: Streamable HTTP
Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

Öffne Settings → Connectors
Tippe auf Add custom connector
Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http verifeye https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "verifeye": {
      "url": "https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "verifeye": {
      "type": "http",
      "url": "https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp"
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde über die Domain realeyes.ai bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Endpunkt antwortet
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Anmeldung mit OAuth
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 18352 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 67 % der anderen 18352 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18352 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist VerifEye sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.1) kam vor 22 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Hunter Killer

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern

Installieren

Hunter Killer

von Irishman-Management-LLC

Liquidation walls, snapshot age, evidence labels and a public record. Managed OAuth.

Läuft in der CloudAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

VerifEye MCP Server

The VerifEye MCP Server is a remotely hosted Model Context Protocol (MCP) server from Realeyes. It exposes the VerifEye Face API as tools an AI assistant can call: analyze a face for apparent age and gender plus momentary emotions and attention (Identify), onboard a face so the same person is identified later (Onboard), compare an image against one onboarded face (Compare), and manage the collections onboarded faces live in.

The server is hosted by Realeyes, so there is nothing to install or run. This repository holds its public listing metadata for MCP registries: server.json.

Full documentation: https://verifeye-docs.realeyes.ai/verifeye-apis/mcp-server/

Server URL

https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp

Transport: Streamable HTTP. This is the server's only address. If a registry or directory lists a different one, do not connect to it, and contact us.

Requirements

A VerifEye Developer Console account.
An MCP client that supports remote MCP servers with OAuth.

Authentication

The server uses OAuth 2.1 (authorization code with PKCE). When you connect, a VerifEye sign-in and consent screen opens in your browser. You never put an API key into your MCP client: your account's API key is resolved on the server side and is never exposed to the client.

The server offers no dynamic client registration. ChatGPT, VS Code and Codex identify themselves with a Client ID Metadata Document, so there is nothing to enter. Claude, Claude Code, Cursor and the Gemini CLI use a pre-registered client ID.

Connecting a client

Step-by-step setup for Claude Code, Claude, ChatGPT, VS Code, Cursor, the Gemini CLI and Codex, including the client ID each one needs, is in the documentation: Connecting a client.

For example, in VS Code add .vscode/mcp.json to your project root:

"servers": { "verifeye": { "type": "http", "url": "https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp" } } }

Start the server from the MCP: List Servers command, then sign in when the browser opens.

Using the server

Once the server is connected and you have signed in, ask in plain language and the assistant picks the tools.

Give the image as a link. The image tools take a public URL of a JPEG or PNG image, which VerifEye fetches itself. An image attached to the conversation cannot be passed to a tool, so put the image somewhere reachable and give the assistant that link. Prefer a pre-signed link that expires in minutes to a durably public URL. Where the server offers verifeye_get_upload_url and your client can make HTTPS requests of its own, the client can upload the image instead. Image requirements: documentation.

Choose the region. Every call runs in the EU (eu) unless you ask for the US (us). Collections are per region, so ask for the same region each time you work with a collection.

Example prompts

The image links are placeholders: use a link to your own image. Prompts 2 to 5 build on each other and use the collection and the face that prompt 2 creates.

#	Prompt	What happens
1	"Estimate the apparent age and gender of the face in https://example.com/photos/visitor.jpg."	`verifeye_identify_face` analyzes the face and returns the estimates. No face or image is stored.
2	"Create a VerifEye collection called front-desk-visitors, then onboard the face in https://example.com/photos/visitor-1042.jpg into it with the external key visitor-1042."	`verifeye_create_collection` creates the collection, and `verifeye_onboard_face` stores the face template with that key. Onboarding stores biometric data: see Biometric data and consent.
3	"Is the person in https://example.com/photos/today.jpg already in my front-desk-visitors collection?"	`verifeye_identify_face` with that collection answers `Existing`, with the `faceId` and the key, when the photo shows the person onboarded in prompt 2, and `NotExisting` for anyone else. Nothing is onboarded.
4	"Compare the face in https://example.com/photos/check-in.jpg with visitor-1042 in front-desk-visitors."	`verifeye_get_face_by_key` finds the `faceId`, and `verifeye_compare_face` returns the similarity and VerifEye's `isMatch` verdict.
5	"Delete visitor-1042's face from front-desk-visitors."	`verifeye_get_face_by_key` finds the face, and `verifeye_delete_face` destroys its template. This cannot be undone.

Many clients ask you to approve a call before it runs, for example before a face is onboarded or deleted.

Tools

Every tool takes region (eu or us, eu by default), which selects where the image is processed and where a collection lives. Collections are per region: one created in eu is not visible from us.

Tool	What it does	Stores or destroys data
`verifeye_identify_face`	Analyzes the face(s) in an image, and identifies them against a collection if you name one	No
`verifeye_onboard_face`	Onboards the face(s) in an image into a collection so the person is identified later	Stores a face template
`verifeye_compare_face`	Compares the face(s) in an image against one onboarded face	No
`verifeye_delete_face`	Deletes one onboarded face	Irreversible
`verifeye_list_collections`	Lists the collections on the account, or checks whether one exists	No
`verifeye_create_collection`	Creates an empty collection	No
`verifeye_set_collection_description`	Replaces a collection's description	No
`verifeye_reset_collection`	Deletes every face in a collection, keeping the collection	Irreversible
`verifeye_delete_collection`	Deletes a collection and every face in it	Irreversible
`verifeye_get_face_by_key`	Finds an onboarded face by your own identifier	No
`verifeye_set_face_key`	Attaches your own identifier to an onboarded face	No
`verifeye_delete_face_key`	Removes your identifier from an onboarded face	Loses the way of finding the face
`verifeye_get_upload_url`	Hands back a short-lived form for uploading one image	No

Parameters, results and error codes for each tool are in the documentation.

Biometric data and consent

These tools process facial (biometric) data. You are responsible for obtaining valid, informed consent before a call runs, and for meeting the privacy and biometric-data regulations that apply to the people in your images (for example GDPR, BIPA and CCPA).

verifeye_onboard_face stores a face template that persists until it is deleted.
verifeye_delete_face, verifeye_reset_collection and verifeye_delete_collection destroy face templates permanently.
Age is an apparent-age estimate, not a legal proof of age. Gender is a demographic estimate, not a self-declared identity attribute. A face match is evidence of similarity, not an identity check on its own.
Tool calls run as your VerifEye account and count against your account's usage limits.

VerifEye

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Hunter Killer

README vom Entwickler

VerifEye MCP Server

Server URL

Requirements

Authentication

Connecting a client

Using the server

Example prompts

Tools

Biometric data and consent

Links