Deepfake-Lens

io.github.Evozim由 GitHub 帳號 Evozim 發布v1.0.0更新於 Oct 24, 2026

Forensic image analyzer detecting facial and visual anomalies.

已驗證SSE可網頁執行媒體與設計

概覽

AI 產生的概覽

一個遠端 MCP 伺服器，透過分析影像中的臉部與視覺異常來進行深度偽造鑑識檢查。

可以做什麼
分析送出的影像，偵測臉部與視覺異常，作為判斷內容是否遭竄改或合成的鑑識檢查。清單中未列出具體工具，因此確切操作沒有文件說明。說明中提到進階結算，意味著部分分析可能需要付費。
適用情境
當助理需要對影像是否出現臉部或視覺竄改跡象給出快速鑑識判斷時適用，例如審查可疑照片。
執行需求
透過 SSE 存取的遠端端點，不需要本機套件或執行環境。未宣告身分驗證，但進階結算需要 payment-signature 標頭，攜帶 Base64 編碼的 EIP-3009 TransferWithAuthorization 簽章。
安裝前請注意
payment-signature 標頭是轉帳的加密授權，應視為付款憑證，僅在確實打算付款時提供。送出的影像會傳送到第三方遠端服務，請避免上傳機密資料。分析結果屬於啟發式判斷，不應視為確鑿證據。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Deepfake-Lens，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable，透過 SSE。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式，或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南，先向你展示發布者、端點和登入方式，經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.Evozim%2Fdeepfake-lens/install.md，並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前，先告訴我它的發布者、端點和登入方式，等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案；問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。

{
  "mcpServers": {
    "deepfake-lens": {
      "type": "sse",
      "url": "https://deepfake-lens-mcp.vercel.app/api/mcp"
    }
  }
}

工具

0
SourceWeft 尚未讀取此伺服器的工具。

版本歷史

1
  1. v1.0.0最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 67%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款不適用

    託管服務按其提供方的條款使用，因此這裡不要求授權條款。此檢查項不計入百分比。