Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
VerifEye Face API: Identify (apparent age, gender, emotions, attention), Onboard and Compare faces.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http verifeye https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"verifeye": {
"url": "https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"verifeye": {
"type": "http",
"url": "https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://verifeye-mcp-server.realeyes.ai/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน realeyes.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.1) เข้า registry 22 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, ScienceShot science reference
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Sourced, citable answers in radiation and particle physics, photonics, electronics and quantum.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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/
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.ai.realeyes/verifeye): https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers/ai.realeyes%2Fverifeye/versions/latest