Évaluation locale pour agents IA

MCP de détection d'IA pour Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw

Le serveur MCP de Slop or Not permet à Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor et d'autres agents d'appeler un détecteur local de texte IA, un détecteur d'images IA, un analyseur de lisibilité et un outil de nettoyage sur votre Mac.

MCP, abréviation de Model Context Protocol, est une façon standard pour les agents IA d'appeler des outils locaux. Contrairement à une API de détection cloud, le texte et les images envoyés ici sont traités par l'app Mac signée, pas par un serveur Slop or Not.

Écran de configuration MCP de Slop or Not sur Mac — Les extraits de configuration client pointent vers le binaire inclus dans l'app Mac.

Serveur stdio local: Votre client MCP lance le binaire slop inclus et communique avec lui via stdio.
Six outils: Statut, détection de texte, lisibilité, nettoyage, détection d'images et score brut d'image.
Pro requis: Les appels d'outils renvoient une erreur indiquant que Pro est requis quand Pro n'est pas actif ; le serveur continue de fonctionner.

Configuration client

Comment ajouter Slop or Not à un client MCP ?

Installez l'app Mac, activez Pro, mettez slop dans votre PATH, puis utilisez l'extrait correspondant à votre client. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw et Cursor pointent tous vers le même serveur local.

Claude CodeAjoutez Slop or Not comme serveur stdio au niveau utilisateur, redémarrez Claude Code, puis vérifiez avec /mcp.

claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- slop mcp

Claude DesktopUtilisez cette structure JSON dans ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, puis redémarrez Claude Desktop.

{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

CodexAjoutez le serveur à ~/.codex/config.toml, puis redémarrez Codex pour qu'il lise la nouvelle liste de serveurs MCP.

[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "slop"
args = ["mcp"]

Hermes AgentAjoutez Slop or Not comme serveur MCP dans votre configuration Hermes Agent, puis redémarrez Hermes Agent pour qu'il puisse appeler les outils locaux.

mcp_servers:
  SlopOrNot:
    command: "slop"
    args: ["mcp"]

OpenClawEnregistrez Slop or Not avec le CLI MCP d'OpenClaw, puis redémarrez OpenClaw s'il était déjà en cours d'exécution.

openclaw mcp set slopornot '{"command":"slop","args":["mcp"]}'

CursorAjoutez ceci à ~/.cursor/mcp.json pour un serveur global, ou à .cursor/mcp.json à la racine du projet pour un seul projet.

{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Référence des outils

Qu'expose le serveur MCP de Slop or Not ?

Le serveur expose six outils ciblés. Les exemples de charge utile restent masqués jusqu'à ce que vous en ayez besoin, afin que la page se lise d'abord comme un guide de configuration, puis comme une référence.

slop_status

Vérifier l'app et le statut Pro

Confirme que l'app est installée, que le binaire peut s'exécuter et que Pro est actif avant que l'agent ne démarre un flux de travail.

Voir la charge utile et le résultat

Entrée de l'outil

{}

Structure du résultat

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

detect_text

Détecter un texte IA

Évalue un passage avec le détecteur de texte sur l'appareil et renvoie un verdict IA local, un score et des métriques de lisibilité.

Voir la charge utile et le résultat

Entrée de l'outil

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

Structure du résultat

{
  "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

Analyser la lisibilité

Calcule les métriques de niveau de lecture sans lancer de détection d'IA.

Voir la charge utile et le résultat

Entrée de l'outil

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

Structure du résultat

{
  "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

Nettoyer les artefacts de texte

Supprime les caractères sans chasse, les homoglyphes et la ponctuation fantaisie avant le prochain passage de détection.

Voir la charge utile et le résultat

Entrée de l'outil

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

Structure du résultat

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

detect_image

Détecter les images IA

Vérifie localement les octets d'image JPEG, PNG, HEIC ou WebP, avec lecture de provenance C2PA et IPTC et repli sur un modèle sur l'appareil.

Voir la charge utile et le résultat

Entrée de l'outil

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

Structure du résultat

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

score_image

Évaluer les images IA

Renvoie le score d'image OmniAID brut lorsqu'un agent a besoin du signal du modèle sans la réponse complète de détection d'image.

Voir la charge utile et le résultat

Entrée de l'outil

{
  "image_base64": "<base64>"
}

Structure du résultat

{
  "kind": "score",
  "score": 0.80
}

Vérifier

Comment vérifier le serveur MCP ?

Après le redémarrage, demandez à votre agent d'exécuter slop_status. Le résultat attendu est un appel d'outil qui indique l'état de l'app locale et de Pro sans erreur.

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

Dépannage

Que faire si mon client MCP ne trouve pas Slop or Not ?

Certaines apps se lancent sans le PATH de votre shell de connexion. Dans ce cas, faites pointer la configuration MCP directement vers le binaire à l'intérieur du bundle de l'app.

{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not - AI Fake Detector.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

API locale

Les agents peuvent-ils l'utiliser à la place d'une API cloud de détection d'IA ?

Pour les flux de travail d'agents, oui. MCP fournit à Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor et d'autres clients une interface d'outils locale au lieu d'une API hébergée de détection d'IA. Le client envoie les données de texte ou d'image au binaire Mac inclus via stdio, et la vérification s'exécute sur votre Mac.

Boucle avec des agents

Comment Slop or Not fonctionne-t-il avec Agentic Humanizer ?

Agentic Humanizer peut appeler les outils MCP, évaluer une version de départ, nettoyer les artefacts mécaniques et réévaluer le brouillon localement. La correspondance de voix optionnelle relève de l'agent : votre échantillon d'écriture guide la réécriture, tandis que Slop or Not gère la mesure locale.

Slop or Not renvoie un verdict de probabilité, pas une garantie. Les résultats peuvent varier avec les nouveaux modèles d'IA, les passages courts et les textes fortement retouchés par un humain.

Lire la spécification MCP Guide MCP de Claude Code Agentic Humanizer sur GitHub Lire l'article de lancement MCP et CLI Lire le guide de correspondance de voix Utiliser plutôt le CLI