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": "1.1.1"
}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。
- 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
- MCP サーバーは Pro に含まれています。1日のチェック上限も、呼び出しごとの従量課金もないので、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必要なだけ繰り返せます。
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、クライアント用のアプリバンドルスニペットを使います。Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursorはいずれも同じローカルサーバーを参照します。一度セットアップすれば、その後のすべてのエージェントセッションで再利用され、再インストールも新しいログインも不要です。
Claude Code
Slop 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" mcpClaude Desktop
この JSON 形式を ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json で使い、その後 Claude Desktop を完全に終了して再起動してください。
{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}Codex
Terminal で codex mcp add を実行するか、自分で ~/.codex/config.toml にサーバーを追加してください。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。
codex mcp add SlopOrNot -- '/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop' mcpファイルを編集したい場合は、代わりにこれを ~/.codex/config.toml に追加してください:
[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
args = ["mcp"]Hermes Agent
Hermes 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"]OpenClaw
OpenClaw MCP CLI に Slop or Not を登録し、--probe を付けて mcp doctor を実行して、サーバーが応答することを確認してください。
openclaw mcp set slopornot '{"command":"/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop","args":["mcp"]}'
openclaw mcp doctor slopornot --probeCursor
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。
下の結果はすべて、2026年8月に Slop or Not 1.1.1 for Mac から取得した実際の出力です。明記されている箇所は省略しています。
detect_textAIテキストを検出
オンデバイスの AI テキスト検出モデルで文章をスコアリングし、判定、スコア、言語、文数、読みやすさの指標を返します。
ペイロードと結果を表示
ツール入力
{
"text": "<text>",
"include_readability": true,
"language_code": "en",
"locale": "en-US"
}結果の形式
{
"kind": "result",
"verdict": "most_likely_real",
"score": 0.1259,
"language": "en",
"sentence_count": 2,
"generator": null,
"input_truncated": false,
"readability": {
"language": "en",
"language_confidence": 0.9998,
"scores": [
{ "kind": "fleschReadingEase", "value": 50.85, "label": "Fairly difficult", … },
{ "kind": "fleschKincaidGradeLevel", "value": 16.97, … }
],
"word_count": 87,
"sentence_count": 2,
"avg_words_per_sentence": 43.5,
"warnings": [ … ],
"full": { "consensus": { … }, "genre": { … }, "grade_label": { … }, … }
}
}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",
"locale": "en-US"
}結果の形式
{
"language": "en",
"language_confidence": 0.9998,
"scores": [
{ "kind": "fleschReadingEase", "value": 50.85, "label": "Fairly difficult", … },
{ "kind": "fleschKincaidGradeLevel", "value": 16.97, … }
],
"avg_words_per_sentence": 43.5,
"sentence_count": 2,
"word_count": 87,
"warnings": [ … ],
"full": { "consensus": { … }, "genre": { … }, "grade_label": { … }, … }
}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>",
"language_code": "en",
"remove_invisibles": true,
"remove_punctuation": true,
"remove_homoglyphs": true,
"britishize": false
}結果の形式
{
"cleaned_text": "He said \"hello\" - and left.",
"language": "en",
"removed_invisibles": 1,
"punctuation_replacements": 3,
"homoglyphs_replaced": 0,
"british_substitutions": 0
}detect_imageAI画像を検出
JPEG、PNG、HEIC、WebP の画像バイトを、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でローカルにチェックします。結果には detection_source が含まれるため、エージェントは来歴による検出とモデルスコアを区別できます。
ペイロードと結果を表示
ツール入力
{
"image_base64": "<base64>",
"recognize_text": false
}結果の形式
{
"kind": "result",
"verdict": "probably_ai_slop",
"score": 0.6429,
"generator": null,
"detection_source": "ml",
"watermark_provider": null,
"watermark_confidence": null,
"recognized_text": null,
"recognized_sentence_count": null
}score_imageAI画像をスコアリング
完全な出所認識型の画像検出レスポンスではなく、生の画像モデルスコアを返します。AI画像検出モデルのインストールが必要です。
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": 0.33984375
}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 を実行させてください。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 が必要な呼び出しはツールエラー (isError: true) として返りますが、サーバーは動作を続けるため、1つの呼び出しがブロックされてもセッションは終了しません。
{
"pro": true,
"version": "1.1.1"
}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。