FaceSign

Crie e teste fluxos de verificação escalonada do FaceSign a partir da sua ferramenta de codificação com IA.

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Documentação

Conecte o FaceSign à sua ferramenta de codificação com IA e entregue uma integração de verificação funcional em minutos.

O FaceSign expõe um servidor Model Context Protocol (MCP) que permite que assistentes de IA criem, testem e exportem sessões de verificação por meio de linguagem natural.

Em vez de conectar nós manualmente e escrever código de integração, você descreve o que precisa — o MCP constrói o fluxo de verificação, faz uma prévia localmente e exporta um aplicativo pronto para produção.

Postura de privacidade

O vídeo é processado em memória e descartado ao final da sessão. Nenhum dado biométrico bruto é retido por padrão. O FaceSign opera como processador de dados; você é o controlador de dados. Alinhado a GDPR, CCPA e BIPA; SOC 2 Tipo II em andamento. Consulte Segurança para detalhes.

O que é o FaceSign?

Por que MCP para autenticação de etapa adicional?

Integração tradicional	Integração MCP
Ler documentação, aprender tipos de nós, escrever JSON de fluxo	Descrever o caso de uso em inglês simples
Construir frontend, configurar webhooks, lidar com erros	O MCP gera o aplicativo completo com tratamento de erros
Dias até a primeira sessão funcional	Minutos até a primeira sessão funcional
Alterações exigem edição de código e reimplantação	Descrever a alteração, o MCP reconstrói

Início rápido

Ao final desta seção, você terá uma sessão de verificação FaceSign funcional rodando a partir do seu assistente de IA.

Pré-requisitos

Você precisa de duas coisas:

1. Uma chave de API.

Ambiente	Prefixo da chave	Para que serve
Sandbox	`sk_test_...`	Sessões de desenvolvimento gratuitas, paridade total de recursos com produção
Produção	`sk_prod_...`	Verificação real de usuários, limites por contrato

Se você ainda não tem uma chave, envie um e-mail para [email protected] com o nome da sua empresa e o caso de uso pretendido. As chaves de sandbox são gratuitas.

As chaves de API são somente do lado do servidor. Nunca as incorpore em código de cliente, repositórios públicos ou ambientes de navegador. Para integração de frontend, crie sessões no seu backend e passe apenas o clientSecret.url de uso único para o usuário. Referência completa em Autenticação.

2. Um cliente compatível com MCP.

Claude Code, Claude Desktop, Cursor ou qualquer cliente que suporte o Model Context Protocol via Streamable HTTP.

Etapa 1: Adicionar o FaceSign à sua configuração MCP

Adicione o servidor FaceSign à configuração MCP do seu cliente:

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

Para Claude Code, adicione isso ao .mcp.json na raiz do seu projeto. Para Claude Desktop, adicione ao claude_desktop_config.json. Para Cursor, adicione ao .cursor/mcp.json. Consulte Clientes suportados abaixo para caminhos exatos.

Etapa 2: Definir sua chave de API

Uma vez conectado, o MCP precisa da sua chave de API para autenticar com o FaceSign:

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

O MCP chama set_api_key, carrega os avatares e idiomas disponíveis e confirma a conexão.

Etapa 3: Descreva o que você quer construir

Diga ao seu assistente de IA qual fluxo de verificação você precisa. Seja específico sobre o 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."

O MCP irá:

Fazer perguntas de esclarecimento (escolha do avatar, tratamento de falhas, etc.)
Montar o fluxo de verificação a partir das suas respostas
Validar a estrutura do fluxo

Etapa 4: Prévia local

Uma vez que o fluxo esteja construído, o MCP abre uma prévia no navegador:

"Launch a preview so I can test this flow"

Isso chama launch_session_ui, que abre uma página web local. Clique em Iniciar Sessão para executar a verificação com sua câmera e microfone.

Etapa 5: Exportar para produção

Quando o fluxo estiver correto, exporte-o como um aplicativo Next.js implantável:

"Export this as a Next.js app"

Isso chama export_app, que gera um projeto completo — frontend React, rotas de API para criação de sessão, template .env.local e um README com instruções de implantação. Defina FACESIGN_API_KEY no seu ambiente e implante em qualquer host Node.js (Vercel, Railway, Fly).

Por que Next.js?

A criação de sessão passa pelo pacote @facesignai/api, que é somente do lado do servidor — ele usa seu FACESIGN_API_KEY, que nunca deve ser exposto ao navegador. O Next.js nos dá um runtime onde a chave permanece no servidor (rotas de API / ações de servidor) enquanto a interface de verificação roda no cliente. É por isso que o alvo de exportação é Next.js, não um bundle estático.

Clientes suportados

O FaceSign MCP funciona com qualquer cliente que suporte o Model Context Protocol. Escolha o seu:

Adicione o FaceSign à configuração do seu projeto. O Claude Code tem suporte completo a ferramentas com prompts interativos.

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

Ou adicione globalmente em ~/.claude.json para disponibilizá-lo em todos os projetos.

Adicione o FaceSign à sua configuração do Claude Desktop.

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

Localização do arquivo de configuração:

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

Adicione o FaceSign às configurações MCP do Cursor.

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

Qualquer cliente MCP que suporte transporte Streamable HTTP pode se conectar ao FaceSign em:

https://mcp.facesign.ai/mcp

O servidor não é autenticado na camada de transporte — a primeira chamada de ferramenta deve ser set_api_key para inicializar a sessão com sua chave de API do FaceSign.

Ferramentas

O servidor MCP do FaceSign expõe cinco ferramentas para construir e gerenciar sessões de verificação:

Ferramenta	Finalidade
`set_api_key`	Autenticar com o FaceSign
`launch_session_ui`	Pré-visualizar um fluxo de verificação em um navegador local
`export_app`	Gerar um aplicativo Next.js implantável
`get_session`	Recuperar resultados de uma sessão de verificação específica
`list_sessions`	Consultar sessões passadas com filtros

set_api_key

Autentica o servidor MCP com sua chave de API do FaceSign. Deve ser chamada antes de qualquer outra ferramenta. Chaves sk_test_ conectam ao sandbox, chaves sk_prod_ conectam à produção. Em caso de sucesso, o servidor carrega os avatares e idiomas disponíveis.

"Set my FaceSign API key to sk_test_abc123"

launch_session_ui

Abre uma página web local onde você pode executar uma sessão de verificação interativamente. Uma nova sessão é criada cada vez que você clica em Iniciar Sessão, então atualizações de página funcionam corretamente.

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

Os fluxos devem ser lineares, sem loops ou ciclos. Um nó nunca deve navegar de volta para um nó anterior. Todos os caminhos avançam em direção a um nó END.

export_app

Gera um aplicativo Next.js autônomo a partir do fluxo atual, pronto para implantação. O projeto exportado inclui o frontend, rotas de API para criação de sessão, um template .env.local e um README. Defina FACESIGN_API_KEY no seu ambiente e implante em qualquer host Node.js.

"Export this flow as a Next.js app"

get_session

Recupera os resultados completos de uma sessão de verificação — transcrição, análise de IA, relatórios de nós e referências de mídia.

"Show me the results of session <id>"

list_sessions

Consulta sessões de verificação passadas com filtragem opcional por status, intervalo de datas, referência do cliente ou pesquisa de texto livre. Retorna uma lista paginada por cursor.

"Show me the last 10 completed sessions"

Tipos de nós disponíveis em fluxos

Os fluxos do FaceSign são montados a partir destes 13 tipos de nós:

Tipo de nó	Finalidade
`START`	Ponto de entrada para todo fluxo
`END`	Nó terminal — a sessão termina aqui
`PERMISSIONS`	Solicitar acesso à câmera e/ou microfone com um prompt personalizado ou ramificação
`CONVERSATION`	Turno conversacional conduzido por IA com prompts personalizados e resultados condicionais
`LIVENESS_DETECTION`	Verificação de deepfake e vivacidade no feed de vídeo ao vivo
`FACE_SCAN`	Captura facial de alta qualidade com sobreposição oval
`FACE_COMPARE`	Comparar duas imagens faciais (vídeo da sessão, scan facial, foto de documento ou imagem fornecida)
`RECOGNITION`	Corresponder o rosto do usuário com rostos previamente registrados
`DOCUMENT_SCAN`	Capturar e extrair dados de documentos de identidade
`ENTER_EMAIL`	Coletar o endereço de e-mail do usuário sem enviar um OTP
`TWO_FACTOR_EMAIL`	Enviar e verificar uma senha de uso único por e-mail
`TWO_FACTOR_SMS`	Enviar e verificar uma senha de uso único por SMS
`DATA_VALIDATION`	Validar dados coletados e ramificar o fluxo com base no resultado

Receitas

Cada receita mostra um prompt em linguagem natural que você dá ao seu assistente de IA e o que o MCP faz nos bastidores. Escolha uma para ver o padrão completo.

Transferência bancária com detecção de coerção. O caso de uso mais comum do FaceSign: verificar o titular da conta antes de uma transferência de alto valor e detectar se ele está agindo sob coação.

Prompt:

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.

O que o MCP constrói:

START — Inicializa a sessão de verificação.

LIVENESS_DETECTION — Verificação interativa de deepfake. O avatar pede que o usuário execute ações aleatórias para confirmar que é um humano real.

CONVERSATION — O avatar pede que o usuário confirme o destinatário, o valor e o propósito. Seis modelos de IA rodam em paralelo: a detecção de coerção analisa estresse vocal, padrões de olhar e tempo de resposta ao longo de todo o processo.

TWO_FACTOR_EMAIL — Envia uma senha de uso único para o e-mail do usuário como segundo fator de autenticação.

END — A sessão é concluída. Os resultados estão disponíveis via webhook ou get_session.

A detecção de coerção roda em todos os nós, não como uma etapa separada. O nó conversacional fornece o sinal mais rico porque o usuário está falando livremente.

Recuperação de conta sem senhas. Substitua perguntas de segurança por um fluxo de recuperação baseado em rosto. O usuário prova sua identidade por reconhecimento biométrico em vez de respostas baseadas em conhecimento.

Prompt:

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.

O que o MCP constrói:

START — Inicializa a sessão.

ENTER_EMAIL — Coleta o endereço de e-mail do usuário para localizar sua conta.

RECOGNITION — Compara o rosto ao vivo com a impressão digital biométrica armazenada para aquela conta.

LIVENESS_DETECTION — Confirma que a pessoa está fisicamente presente (não é uma foto ou deepfake).

END — A sessão é concluída. Seu aplicativo recebe o resultado da verificação e pode prosseguir com a redefinição de senha.

Onboarding estilo KYC com scan de documento. Embora o FaceSign seja projetado para etapa adicional pós-login, você pode construir um fluxo de registro de identidade pela primeira vez que captura um documento e cria uma impressão digital biométrica para reconhecimento futuro.

Prompt:

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.

O que o MCP constrói:

START — Inicializa a sessão.

DOCUMENT_SCAN — Captura e valida o documento de identidade emitido pelo governo do usuário.

FACE_SCAN — Captura o rosto do usuário e cria uma impressão digital biométrica para reconhecimento futuro.

LIVENESS_DETECTION — Confirma que um humano real está presente.

CONVERSATION — O avatar dá boas-vindas ao usuário e explica o que esperar em futuras sessões de verificação.

END — A sessão é concluída. A impressão digital biométrica é armazenada para futuros nós RECOGNITION.

Exportar e implantar em produção. Após construir e testar qualquer fluxo, exporte-o como um aplicativo pronto para produção.

Prompt:

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

O que o MCP faz:

Chama export_app com o fluxo atual.
Gera um projeto Next.js completo contendo o componente frontend React com o widget FaceSign, rotas de API para criar e gerenciar sessões, um template .env.local e configuração pronta para implantação.

Etapas de implantação:

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

Solução de problemas

Se algo não estiver funcionando com o FaceSign MCP, comece aqui. Cada seção cobre um modo de falha específico com sintomas e correções.

Ainda com problemas?

Entre em contato com [email protected] com o nome e a versão do seu cliente, a mensagem de erro ou comportamento inesperado e sua configuração MCP (com a chave de API oculta).

Quando usar MCP vs. a API

Use MCP quando...	Use a API quando...
Você quer construir um fluxo a partir de uma descrição	Você já tem uma especificação exata de fluxo
Você está prototipando ou iterando rapidamente	Você está integrando a uma base de código existente
Você quer um aplicativo exportado completo	Você precisa de controle refinado sobre cada etapa
Sua equipe usa assistentes de IA para desenvolvimento	Sua equipe prefere integração tradicional com SDK

Ambos os caminhos produzem o mesmo resultado — uma sessão de verificação alimentada pela mesma API. O MCP é mais rápido para começar; a API REST oferece controle total.

O que vem a seguir?

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