Puntuación local para agentes de IA
El servidor MCP de Slop or Not permite que Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor y otros agentes llamen a un detector local de texto de IA, un detector de imágenes de IA, un analizador de legibilidad y una herramienta de limpieza en tu Mac.
MCP, abreviatura de Model Context Protocol, es una forma estándar para que los agentes de IA llamen a herramientas locales. A diferencia de una API de detección en la nube, el texto y las imágenes que se envían aquí los procesa la app firmada para Mac, no un servidor de Slop or Not.
Configuración del cliente
Instala la app para Mac, activa Pro, pon slop en tu PATH y usa el snippet de tu cliente. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw y Cursor apuntan todos al mismo servidor local.
claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- slop mcp{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "slop"
args = ["mcp"]mcp_servers:
SlopOrNot:
command: "slop"
args: ["mcp"]openclaw mcp set slopornot '{"command":"slop","args":["mcp"]}'{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}Referencia de herramientas
El servidor expone seis herramientas enfocadas. Los ejemplos de payload permanecen cerrados hasta que los necesites, para que la página se lea primero como una guía de configuración y después como una referencia.
slop_statusConfirma que la app está instalada, que el binario puede ejecutarse y que Pro está activo antes de que el agente inicie un flujo de trabajo.
Entrada de la herramienta
{}Forma del resultado
{
"pro": true,
"version": "1.0.9"
}detect_textPuntúa un fragmento con el detector de texto en el dispositivo y devuelve un veredicto local de IA, una puntuación y métricas de legibilidad.
Entrada de la herramienta
{
"text": "<text>",
"include_readability": true,
"language_code": "en"
}Forma del resultado
{
"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_readabilityCalcula métricas de nivel de lectura sin ejecutar detección de IA.
Entrada de la herramienta
{
"text": "<text>",
"language_code": "en"
}Forma del resultado
{
"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_textElimina caracteres de ancho cero, homoglifos y puntuación decorativa antes de la siguiente pasada de detección.
Entrada de la herramienta
{
"text": "<text>",
"remove_invisibles": true,
"remove_punctuation": true,
"remove_homoglyphs": true
}Forma del resultado
{
"cleaned_text": "<cleaned_text>",
"language": "en",
"removed_invisibles": 1,
"punctuation_replacements": 1,
"homoglyphs_replaced": 0,
"british_substitutions": 0
}detect_imageComprueba localmente bytes de imagen JPEG, PNG, HEIC o WebP con lecturas de procedencia C2PA e IPTC y un modelo en el dispositivo como respaldo.
Entrada de la herramienta
{
"image_base64": "<base64>",
"recognize_text": true
}Forma del resultado
{
"kind": "result",
"verdict": "most_likely_ai_slop",
"score": 0.80,
"generator": null,
"recognized_text": null,
"recognized_sentence_count": null
}score_imageDevuelve la puntuación de imagen en bruto de OmniAID cuando un agente necesita la señal del modelo sin la respuesta completa de detección de imagen.
Entrada de la herramienta
{
"image_base64": "<base64>"
}Forma del resultado
{
"kind": "score",
"score": 0.80
}Verificar
Tras reiniciar, pide a tu agente que ejecute slop_status. El resultado esperado es una llamada a herramienta que informa del estado de la app local y de Pro sin error.
{
"pro": true,
"version": "1.0.9"
}Solución de problemas
Algunas apps se inician sin el PATH de tu shell de inicio de sesión. En ese caso, apunta la configuración de MCP directamente al binario dentro del bundle de la app.
{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "/Applications/Slop Or Not - AI Fake Detector.app/Contents/MacOS/slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}API local
Para flujos de agentes, sí. MCP da a Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor y otros clientes una interfaz de herramientas local en lugar de una API alojada de detección de IA. El cliente envía datos de texto o imagen al binario incluido para Mac por stdio, y la comprobación se ejecuta en tu Mac.
Bucle con agentes
Agentic Humanizer puede llamar a las herramientas MCP, puntuar una línea base, limpiar artefactos mecánicos y volver a puntuar el borrador localmente. El ajuste opcional de voz corresponde al agente: tu muestra de escritura guía la reescritura, mientras Slop or Not se encarga de la medición local.
Slop or Not devuelve un veredicto de probabilidad, no una garantía. Los resultados pueden variar con nuevos modelos de IA, fragmentos cortos y textos muy editados por una persona.