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Slop or Not
Design

On-Device-Bewertung des KI-Detektors

AI Content Detector MCP für Claude, Codex und Cursor

Der Slop or Not MCP-Server lässt Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor und andere Agents einen lokalen KI-Textdetektor, KI-Bilddetektor, Lesbarkeitsanalysator und ein Bereinigungstool auf deinem Mac aufrufen.

Richte deinen MCP-Client auf den mitgelieferten Befehl slop mcp. Mit Pro können Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor und andere Agenten lokale Prüfungen weiter ausführen, ohne API-Abrechnung pro Aufruf.

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Slop or Not MCP-Einrichtungsbildschirm auf Mac
Client-Einrichtungssnippets verweisen auf die enthaltene Binärdatei der Mac-App.
Lokaler stdio-Server
Dein MCP-Client startet die enthaltene slop-Binärdatei und kommuniziert über stdio mit ihr.
Sechs Tools
Status, Texterkennung, Lesbarkeit, Bereinigung, Bilderkennung und Rohbewertung von Bildern.
Unbegrenzte On-Device-Prüfungen
Pro entfernt das Tageslimit, sodass Agents wiederholt Text-, Bild-, Lesbarkeits- und Bereinigungsprüfungen direkt auf dem Gerät ausführen können.

Client-Einrichtung

Wie füge ich Slop or Not zu einem MCP-Client hinzu?

Installiere die Mac-App, aktiviere Pro und verwende dann das App-Bundle-Snippet für deinen Client. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw und Cursor verweisen alle auf denselben lokalen Server.

Claude CodeFüge Slop or Not als stdio-Server im Benutzerbereich hinzu, starte Claude Code neu und prüfe dann mit /mcp.
claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop" mcp
Claude DesktopNutze diese JSON-Struktur in ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json und starte Claude Desktop dann neu.
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}
CodexFüge den Server zu ~/.codex/config.toml hinzu und starte Codex dann neu, damit die neue MCP-Serverliste gelesen wird.
[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
args = ["mcp"]
Hermes AgentFüge Slop or Not als MCP-Server in deiner Hermes Agent Konfiguration hinzu und starte Hermes Agent dann neu, damit er die lokalen Tools aufrufen kann.
mcp_servers:
  SlopOrNot:
    command: "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
    args: ["mcp"]
OpenClawRegistriere Slop or Not mit der OpenClaw MCP CLI und starte OpenClaw dann neu, falls es bereits läuft.
openclaw mcp set slopornot '{"command":"/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop","args":["mcp"]}'
CursorFüge dies für einen globalen Server zu ~/.cursor/mcp.json hinzu oder für ein einzelnes Projekt zu .cursor/mcp.json im Projektstamm.
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Tool-Referenz

Welche Tools stellt der Slop or Not MCP-Server bereit?

Der Server stellt sechs Tools für die Prüfungen bereit, die Agenten meist brauchen: Status, Texterkennung, Lesbarkeit, Bereinigung, Bilderkennung und Rohbewertung von Bildern.

slop_status

App- und Pro-Status prüfen

Bestätigt, dass die App installiert ist, die Binärdatei ausgeführt werden kann und Pro aktiv ist, bevor der Agent einen Workflow startet.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

{}

Ergebnisformat

{
  "pro": true,
  "version": "1.0.9"
}
detect_text

KI-Text erkennen

Bewertet eine Passage mit dem On-Device-Textdetektor und gibt ein lokales KI-Urteil, einen Score und Lesbarkeitsmetriken zurück.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

{
  "text": "<text>",
  "include_readability": true,
  "language_code": "en"
}

Ergebnisformat

{
  "kind": "result",
  "verdict": "real",
  "score": 0.0,
  "language": "en",
  "sentence_count": 6,
  "generator": null,
  "readability": {
    "language": "en",
    "language_confidence": 0.9996,
    "scores": [
      { "kind": "fleschReadingEase", "value": 75.18 },
      { "kind": "fleschKincaidGradeLevel", "value": 5.51 }
    ],
    "stats": { "word_count": 66, "sentence_count": 6 },
    "warnings": [],
    "avg_words_per_sentence": 11,
    "word_count": 66,
    "sentence_count": 6
  }
}
analyze_readability

Lesbarkeit analysieren

Berechnet Leseniveau-Metriken, ohne eine KI-Erkennung auszuführen.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

{
  "text": "<text>",
  "language_code": "en"
}

Ergebnisformat

{
  "language": "en",
  "language_confidence": 0.9996,
  "scores": [
    { "kind": "fleschReadingEase", "value": 88.54 },
    { "kind": "fleschKincaidGradeLevel", "value": 2.65 }
  ],
  "avg_words_per_sentence": 7,
  "sentence_count": 5,
  "word_count": 35,
  "warnings": []
}
clean_text

Textartefakte bereinigen

Entfernt Zero-Width-Zeichen, Homoglyphen und verschnörkelte Satzzeichen vor dem nächsten Erkennungslauf.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

{
  "text": "<text>",
  "remove_invisibles": true,
  "remove_punctuation": true,
  "remove_homoglyphs": true
}

Ergebnisformat

{
  "cleaned_text": "<cleaned_text>",
  "language": "en",
  "removed_invisibles": 1,
  "punctuation_replacements": 1,
  "homoglyphs_replaced": 0,
  "british_substitutions": 0
}
detect_image

KI-Bilder erkennen

Prüft JPEG-, PNG-, HEIC- oder WebP-Bildbytes lokal mit C2PA- und IPTC-Herkunftsprüfung sowie einem On-Device-Modell als Fallback.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

{
  "image_base64": "<base64>",
  "recognize_text": true
}

Ergebnisformat

{
  "kind": "result",
  "verdict": "most_likely_ai_slop",
  "score": 0.80,
  "generator": null,
  "recognized_text": null,
  "recognized_sentence_count": null
}
score_image

KI-Bilder bewerten

Gibt den rohen OmniAID-Bildscore zurück, wenn ein Agent das Modellsignal ohne die vollständige Bilderkennungsantwort braucht.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

{
  "image_base64": "<base64>"
}

Ergebnisformat

{
  "raw_slop_score": 0.690673828125
}

Prüfen

Wie prüfe ich den MCP-Server?

Bitte deinen Agent nach dem Neustart, slop_status auszuführen. Das erwartete Ergebnis ist ein Tool-Aufruf, der den Status der lokalen App und Pro ohne Fehler meldet.

{
  "pro": true,
  "version": "1.0.9"
}

Fehlerbehebung

Warum verwenden die Snippets den App-Bundle-Pfad?

GUI-Agents können außerhalb deiner Login-Shell starten, wo Befehlsnamen eventuell nicht aufgelöst werden. Die Snippets verwenden den signierten App-Bundle-Pfad, damit jeder Client dieselbe gebündelte Slop or Not-Binärdatei startet.

Lokale API

Können Agents dies statt einer Cloud-KI-Detektor-API nutzen?

Für Agent-Workflows ja. MCP gibt Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor und anderen Clients eine lokale Tool-Schnittstelle statt einer gehosteten KI-Detektor-API. Der Client sendet Text- oder Bilddaten über stdio an die enthaltene Mac-Binärdatei, und die Prüfung läuft auf deinem Mac.

Schleife mit Agents

Wie funktioniert Slop or Not mit dem agentischen AI Humanizer Skill?

Der agentic AI Humanizer-Skill kann zentrale Umschreibungen und Voice Matching auch ohne Slop or Not ausführen. Verbinde ihn mit Slop or Not bei aktivem Pro, wenn MCP-Tools eine Baseline bewerten, Text Cleanup vor und nach der Humanisierung ausführen, mit dem On-Device-KI-Detektor erneut bewerten und Bereinigungsstatistiken anzeigen sollen. Deine Schreibprobe steuert die Überarbeitung; Slop or Not liefert die lokale Messung des KI-Detektors.

Slop or Not liefert eine Wahrscheinlichkeitsaussage, keinen Beweis für die Urheberschaft. Ergebnisse können bei neuen AI-Modellen, kurzen Textpassagen und stark von Menschen überarbeiteten Texten abweichen.

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