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Slop or Not
テーマ

オンデバイスAI検出スコアリング

Claude、Codex、Cursor向けAIコンテンツ検出MCP

Slop or Not MCPサーバーを使うと、Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor、その他のエージェントがMac上のローカルAIテキスト検出、AI画像検出、読みやすさ分析、クリーンアップツールを呼び出せます。

MCPクライアントを同梱のslop mcpコマンドに向けます。Proなら、Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor、その他のエージェントが、呼び出しごとのAPI従量課金なしでローカルチェックを実行し続けられます。

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Mac上のSlop or Not MCP設定画面
クライアント設定スニペットは、同梱されたMacアプリのバイナリを指します。
ローカルstdioサーバー
MCPクライアントが同梱のslopバイナリを起動し、stdio経由で通信します。
6つのツール
ステータス、テキスト検出、読みやすさ、クリーンアップ、画像検出、生画像スコアリング。
オンデバイスチェックが無制限
Proでは1日の上限がなくなるため、エージェントはテキスト、画像、読みやすさ、クリーンアップのチェックをオンデバイスで繰り返し実行できます。

クライアント設定

Slop or NotをMCPクライアントに追加するには?

MacアプリをインストールしてProを有効化し、クライアントにはapp-bundleスニペットを使います。Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursorはすべて同じローカルサーバーを参照します。

Claude CodeSlop or Notをユーザースコープのstdioサーバーとして追加し、Claude Codeを再起動してから/mcpで確認します。
claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop" mcp
Claude DesktopこのJSON形式を~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonで使い、その後Claude Desktopを再起動します。
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}
Codexサーバーを~/.codex/config.tomlに追加し、Codexを再起動して新しいMCPサーバー一覧を読み込ませます。
[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
args = ["mcp"]
Hermes AgentHermes Agent設定にSlop or NotをMCPサーバーとして追加し、Hermes Agentを再起動してローカルツールを呼び出せるようにします。
mcp_servers:
  SlopOrNot:
    command: "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
    args: ["mcp"]
OpenClawOpenClaw MCP CLIでSlop or Notを登録し、OpenClawがすでに実行中だった場合は再起動します。
openclaw mcp set slopornot '{"command":"/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop","args":["mcp"]}'
Cursorグローバルサーバーには~/.cursor/mcp.jsonに追加します。1つのプロジェクトだけならプロジェクトルートの.cursor/mcp.jsonに追加します。
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

ツールリファレンス

Slop or Not MCPサーバーはどんなツールを提供しますか？

サーバーは、エージェントが通常必要とするチェック向けに6つのツールを提供します: ステータス、テキスト検出、読みやすさ、クリーンアップ、画像検出、生の画像スコアリング。

slop_status

アプリとProの状態を確認

エージェントがワークフローを開始する前に、アプリがインストール済みで、バイナリが実行でき、Proが有効であることを確認します。

ペイロードと結果を表示

ツール入力

{}

結果の形式

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

AIテキストを検出

オンデバイスのテキスト検出で文章をスコアリングし、ローカルAI判定、スコア、読みやすさ指標を返します。

ペイロードと結果を表示

ツール入力

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

結果の形式

{
  "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

読みやすさを分析

AI検出を実行せずに読解レベル指標を計算します。

ペイロードと結果を表示

ツール入力

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

結果の形式

{
  "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

テキストの痕跡をクリーンアップ

次の検出パスの前に、ゼロ幅文字、ホモグリフ、装飾的な句読点を取り除きます。

ペイロードと結果を表示

ツール入力

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

結果の形式

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

AI画像を検出

JPEG、PNG、HEIC、WebP画像バイトをローカルでチェックし、C2PAとIPTCの来歴読み取り、およびオンデバイスモデルのフォールバックを使います。

ペイロードと結果を表示

ツール入力

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

結果の形式

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

AI画像をスコアリング

エージェントが画像検出レスポンス全体ではなくモデル信号だけを必要とするときに、生のOmniAID画像スコアを返します。

ペイロードと結果を表示

ツール入力

{
  "image_base64": "<base64>"
}

結果の形式

{
  "raw_slop_score": 0.690673828125
}

確認

MCPサーバーを確認するには?

再起動後、エージェントにslop_statusを実行するよう依頼します。期待される結果は、エラーなしでローカルアプリとProの状態を報告するツール呼び出しです。

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

トラブルシューティング

スニペットでアプリバンドルのパスを使っているのはなぜですか？

GUIエージェントはログインシェルの外で起動することがあり、その場合コマンド名が解決されないことがあります。スニペットでは署名済みアプリバンドルのパスを使うため、各クライアントが同じバンドル内のSlop or Notバイナリを起動できます。

ローカルAPI

エージェントはクラウドAI検出APIの代わりにこれを使えますか?

エージェントのワークフローでは使えます。MCPは、Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor、その他のクライアントに、ホスト型AI検出APIの代わりとなるローカルツールインターフェイスを提供します。クライアントはstdio経由でテキストまたは画像データを同梱のMacバイナリに送り、チェックはMac上で実行されます。

エージェントとループ

Slop or Notはエージェント型AI Humanizerスキルとどのように連携しますか？

agentic AI Humanizerスキルは、Slop or Notなしでも基本的なリライトと文体合わせを実行できます。MCPツールでベースラインをスコアリングし、humanizationの前後にText Cleanupを実行し、オンデバイスAI検出で再スコアリングして、クリーンアップ統計を表示したい場合は、Proを有効にしたSlop or Notに接続してください。あなたの文章サンプルがリライトの方向性を決め、Slop or NotがローカルAI検出の測定を提供します。

Slop or Notが返すのは著者を証明するものではなく、確率にもとづく判定です。結果は新しいAIモデル、短い文章、人間が大幅に編集した文章によって変わることがあります。

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