FaceSign

Crea y prueba flujos de verificación escalonada de FaceSign desde tu herramienta de codificación con IA.

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Documentación

Conecta FaceSign a tu herramienta de IA y lanza una integración de verificación funcional en minutos.

FaceSign expone un servidor Model Context Protocol (MCP) que permite a los asistentes de IA crear, probar y exportar sesiones de verificación mediante lenguaje natural.

En lugar de conectar nodos manualmente y escribir código de integración, describes lo que necesitas — el MCP construye el flujo de verificación, lo previsualiza localmente y exporta una aplicación lista para producción.

Postura de privacidad

El video se procesa en memoria y se descarta al final de la sesión. No se retienen datos biométricos sin procesar por defecto. FaceSign opera como procesador de datos; tú eres el controlador de datos. Alineado con GDPR, CCPA y BIPA; SOC 2 Tipo II en progreso. Consulta Seguridad para más detalles.

¿Qué es FaceSign?

¿Por qué MCP para autenticación de paso adicional?

Integración tradicional	Integración MCP
Leer documentación, aprender tipos de nodos, escribir JSON de flujo	Describir el caso de uso en inglés sencillo
Construir frontend, configurar webhooks, manejar errores	El MCP genera la aplicación completa con manejo de errores
Días hasta la primera sesión funcional	Minutos hasta la primera sesión funcional
Los cambios requieren ediciones de código y redespliegue	Describir el cambio, el MCP reconstruye

Inicio rápido

Al final de esta sección, tendrás una sesión de verificación FaceSign funcional ejecutándose desde tu asistente de IA.

Requisitos previos

Necesitas dos cosas:

1. Una clave de API.

Entorno	Prefijo de clave	Para qué sirve
Sandbox	`sk_test_...`	Sesiones de desarrollo gratuitas, paridad total de funciones con producción
Producción	`sk_prod_...`	Verificación real de usuarios, límites por contrato

Si aún no tienes una clave, envía un correo a [email protected] con el nombre de tu empresa y el caso de uso previsto. Las claves de sandbox son gratuitas.

Las claves de API son solo del lado del servidor. Nunca las incrustes en código de cliente, repositorios públicos o entornos de navegador. Para integración de frontend, crea sesiones en tu backend y pasa solo el clientSecret.url de un solo uso al usuario. Referencia completa en Autenticación.

2. Un cliente compatible con MCP.

Claude Code, Claude Desktop, Cursor o cualquier cliente que admita el Model Context Protocol sobre Streamable HTTP.

Paso 1: Añade FaceSign a tu configuración MCP

Añade el servidor FaceSign a la configuración MCP de tu cliente:

{
  "mcpServers": {
    "facesign": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.facesign.ai/mcp"
    }
  }
}

Para Claude Code, añade esto a .mcp.json en la raíz de tu proyecto. Para Claude Desktop, añádelo a claude_desktop_config.json. Para Cursor, añádelo a .cursor/mcp.json. Consulta Clientes compatibles a continuación para rutas exactas.

Paso 2: Establece tu clave de API

Una vez conectado, el MCP necesita tu clave de API para autenticarse con FaceSign:

Tell the MCP: "Set my FaceSign API key to sk_test_your_key_here"

El MCP llama a set_api_key, carga los avatares e idiomas disponibles y confirma la conexión.

Paso 3: Describe lo que quieres construir

Dile a tu asistente de IA qué flujo de verificación necesitas. Sé específico sobre el caso de uso:

"Build a step-up verification for wire transfers. It should check liveness,
ask a security question about the transaction, and send an email OTP."

El MCP:

Te hará preguntas aclaratorias (elección de avatar, manejo de fallos, etc.)
Ensamblará el flujo de verificación a partir de tus respuestas
Validará la estructura del flujo

Paso 4: Previsualiza localmente

Una vez construido el flujo, el MCP abre una vista previa en el navegador:

"Launch a preview so I can test this flow"

Esto llama a launch_session_ui, que abre una página web local. Haz clic en Iniciar sesión para ejecutar la verificación con tu cámara y micrófono.

Paso 5: Exporta para producción

Cuando el flujo se vea bien, expórtalo como una aplicación Next.js desplegable:

"Export this as a Next.js app"

Esto llama a export_app, que genera un proyecto completo — frontend React, rutas de API para creación de sesiones, plantilla .env.local y un README con instrucciones de despliegue. Establece FACESIGN_API_KEY en tu entorno y despliega en cualquier host Node.js (Vercel, Railway, Fly).

¿Por qué Next.js?

La creación de sesiones pasa por el paquete @facesignai/api, que es solo del lado del servidor — usa tu FACESIGN_API_KEY, que nunca debe exponerse al navegador. Next.js nos da un runtime donde la clave permanece en el servidor (rutas de API / acciones de servidor) mientras la interfaz de verificación se ejecuta en el cliente. Por eso el destino de exportación es Next.js, no un paquete estático.

Clientes compatibles

FaceSign MCP funciona con cualquier cliente que admita el Model Context Protocol. Elige el tuyo:

Añade FaceSign a la configuración de tu proyecto. Claude Code tiene soporte completo de herramientas con indicaciones interactivas.

{
  "mcpServers": {
    "facesign": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.facesign.ai/mcp"
    }
  }
}

O añádelo globalmente en ~/.claude.json para que esté disponible en todos los proyectos.

Añade FaceSign a tu configuración de Claude Desktop.

{
  "mcpServers": {
    "facesign": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.facesign.ai/mcp"
    }
  }
}

Ubicación del archivo de configuración:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Añade FaceSign a tu configuración MCP de Cursor.

{
  "mcpServers": {
    "facesign": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.facesign.ai/mcp"
    }
  }
}

Cualquier cliente MCP que admita transporte Streamable HTTP puede conectarse a FaceSign en:

https://mcp.facesign.ai/mcp

El servidor no está autenticado en la capa de transporte — la primera llamada a herramienta debe ser set_api_key para inicializar la sesión con tu clave de API de FaceSign.

Herramientas

El servidor MCP de FaceSign expone cinco herramientas para construir y gestionar sesiones de verificación:

Herramienta	Propósito
`set_api_key`	Autenticarse con FaceSign
`launch_session_ui`	Previsualizar un flujo de verificación en un navegador local
`export_app`	Generar una aplicación Next.js desplegable
`get_session`	Recuperar resultados de una sesión de verificación específica
`list_sessions`	Consultar sesiones pasadas con filtros

set_api_key

Autentica el servidor MCP con tu clave de API de FaceSign. Debe llamarse antes que cualquier otra herramienta. Las claves sk_test_ se conectan al sandbox, las claves sk_prod_ se conectan a producción. Al tener éxito, el servidor carga los avatares e idiomas disponibles.

"Set my FaceSign API key to sk_test_abc123"

launch_session_ui

Abre una página web local donde puedes ejecutar una sesión de verificación de forma interactiva. Se crea una nueva sesión cada vez que haces clic en Iniciar sesión, por lo que las actualizaciones de página funcionan correctamente.

"Launch a preview with a liveness check followed by a security question"

Los flujos deben ser lineales, sin bucles ni ciclos. Un nodo nunca debe navegar de vuelta a un nodo anterior. Todos los caminos avanzan hacia un nodo FIN.

export_app

Genera una aplicación Next.js independiente a partir del flujo actual, lista para despliegue. El proyecto exportado incluye el frontend, rutas de API para creación de sesiones, una plantilla .env.local y un README. Establece FACESIGN_API_KEY en tu entorno y despliega en cualquier host Node.js.

"Export this flow as a Next.js app"

get_session

Recupera los resultados completos de una sesión de verificación — transcripción, análisis de IA, informes de nodos y referencias de medios.

"Show me the results of session <id>"

list_sessions

Consulta sesiones de verificación pasadas con filtrado opcional por estado, rango de fechas, referencia de cliente o búsqueda de texto libre. Devuelve una lista paginada con cursor.

"Show me the last 10 completed sessions"

Tipos de nodos disponibles en flujos

Los flujos de FaceSign se ensamblan a partir de estos 13 tipos de nodos:

Tipo de nodo	Propósito
`START`	Punto de entrada para cada flujo
`END`	Nodo terminal — la sesión termina aquí
`PERMISSIONS`	Solicitar acceso a cámara y/o micrófono con un mensaje personalizado o rama
`CONVERSATION`	Turno conversacional guiado por IA con mensajes personalizados y resultados condicionales
`LIVENESS_DETECTION`	Verificación de deepfake y vitalidad en la transmisión de video en vivo
`FACE_SCAN`	Captura facial de alta calidad con superposición ovalada
`FACE_COMPARE`	Comparar dos imágenes faciales (video de sesión, escaneo facial, foto de documento o imagen proporcionada)
`RECOGNITION`	Coincidir el rostro del usuario con rostros previamente registrados
`DOCUMENT_SCAN`	Capturar y extraer datos de documentos de identidad
`ENTER_EMAIL`	Recopilar el correo electrónico del usuario sin enviar un OTP
`TWO_FACTOR_EMAIL`	Enviar y verificar una contraseña de un solo uso por correo electrónico
`TWO_FACTOR_SMS`	Enviar y verificar una contraseña de un solo uso por SMS
`DATA_VALIDATION`	Validar datos recopilados y ramificar el flujo según el resultado

Recetas

Cada receta muestra un mensaje en lenguaje natural que le das a tu asistente de IA y lo que el MCP hace entre bastidores. Elige una para ver el patrón completo.

Transferencia bancaria con detección de coacción. El caso de uso más común de FaceSign: verificar al titular de la cuenta antes de una transferencia de alto valor y detectar si actúa bajo presión.

Mensaje:

Build a step-up verification for wire transfers over $5,000. Start with liveness
detection, then ask the user to confirm the transfer details in a conversation.
Include coercion detection. Send an email OTP as the final step.

Lo que construye el MCP:

INICIO — Inicializa la sesión de verificación.

DETECCIÓN_DE_VIDA — Verificación interactiva de deepfake. El avatar pide al usuario realizar acciones aleatorias para confirmar que es un humano real.

CONVERSACIÓN — El avatar pide al usuario confirmar el destinatario, el monto y el propósito. Seis modelos de IA se ejecutan en paralelo: la detección de coacción analiza el estrés vocal, los patrones de mirada y el tiempo de respuesta durante todo el proceso.

DOS_FACTORES_CORREO — Envía una contraseña de un solo uso al correo del usuario como segundo factor de autenticación.

FIN — La sesión se completa. Los resultados están disponibles mediante webhook o get_session.

La detección de coacción se ejecuta en cada nodo, no como un paso separado. El nodo conversacional le da la señal más rica porque el usuario habla libremente.

Recuperación de cuenta sin contraseñas. Reemplaza las preguntas de seguridad con un flujo de recuperación basado en el rostro. El usuario demuestra su identidad mediante reconocimiento biométrico en lugar de respuestas basadas en conocimiento.

Mensaje:

Build an account recovery flow. Collect the user's email, verify their face
against our stored biometric, then do a liveness check. If everything passes,
let them proceed to password reset.

Lo que construye el MCP:

INICIO — Inicializa la sesión.

INGRESAR_CORREO — Recopila el correo electrónico del usuario para buscar su cuenta.

RECONOCIMIENTO — Compara el rostro en vivo con la huella biométrica almacenada para esa cuenta.

DETECCIÓN_DE_VIDA — Confirma que la persona está físicamente presente (no es una foto o deepfake).

FIN — La sesión se completa. Tu aplicación recibe el resultado de verificación y puede proceder con el restablecimiento de contraseña.

Incorporación estilo KYC con escaneo de documento. Aunque FaceSign está diseñado para paso adicional post-inicio de sesión, puedes construir un flujo de inscripción de identidad por primera vez que capture un documento y cree una huella biométrica para reconocimiento futuro.

Mensaje:

Build an onboarding flow for new users. Capture their government ID, scan their
face, do a liveness check, then have the avatar welcome them and explain how
future verifications will work.

Lo que construye el MCP:

INICIO — Inicializa la sesión.

ESCANEO_DE_DOCUMENTO — Captura y valida la identificación emitida por el gobierno del usuario.

ESCANEO_FACIAL — Captura el rostro del usuario y crea una huella biométrica para reconocimiento futuro.

DETECCIÓN_DE_VIDA — Confirma que hay un humano real presente.

CONVERSACIÓN — El avatar da la bienvenida al usuario y explica qué esperar en futuras sesiones de verificación.

FIN — La sesión se completa. La huella biométrica se almacena para futuros nodos RECOGNITION.

Exportar y desplegar a producción. Después de construir y probar cualquier flujo, expórtalo como una aplicación lista para producción.

Mensaje:

Export this flow as a Next.js app. I want to deploy it to Vercel.

Lo que hace el MCP:

Llama a export_app con el flujo actual.
Genera un proyecto Next.js completo que contiene el componente frontend React con el widget de FaceSign, rutas de API para crear y gestionar sesiones, una plantilla .env.local y configuración lista para despliegue.

Pasos de despliegue:

cd exported-app
npm install
echo "FACESIGN_API_KEY=sk_prod_your_key" > .env.local
vercel deploy

Solución de problemas

Si algo no funciona con FaceSign MCP, comienza aquí. Cada sección cubre un modo de fallo específico con síntomas y soluciones.

¿Sigue atascado?

Contacta a [email protected] con el nombre y versión de tu cliente, el mensaje de error o comportamiento inesperado, y tu configuración MCP (con la clave de API redactada).

Cuándo usar MCP vs. la API

Usa MCP cuando...	Usa la API cuando...
Quieres construir un flujo a partir de una descripción	Ya tienes una especificación de flujo exacta
Estás prototipando o iterando rápidamente	Estás integrando en un código base existente
Quieres una aplicación exportada completa	Necesitas control detallado sobre cada paso
Tu equipo usa asistentes de IA para desarrollo	Tu equipo prefiere integración tradicional con SDK

Ambos caminos producen el mismo resultado — una sesión de verificación impulsada por la misma API. MCP es más rápido para comenzar; la API REST te da control total.

¿Qué sigue?

Última actualización: 2026-04-17 · MCP server: 2.8.0 · Changelog