AIエージェント向けローカルスコアリング

Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw向けAI Detector 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はModel Context Protocolの略で、AIエージェントがローカルツールを呼び出すための標準的な方法です。クラウド検出APIとは異なり、ここに送られたテキストと画像はSlop or Notサーバーではなく、署名済みのMacアプリで処理されます。

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。
Proが必要: Proが有効でない場合、ツール呼び出しはProが必要というエラーを返します。サーバーは起動したままです。

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、Proを有効化し、slopをPATHに置いてから、クライアント用の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指します。

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 -- 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": "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 = "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: "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":"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": "slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

ツールリファレンス

Slop or Not MCPサーバーは何を公開しますか?

サーバーは6つの目的別ツールを公開します。ペイロード例は必要になるまで閉じておくため、ページはまず設定ガイドとして、その次にリファレンスとして読めます。

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

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

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

MCPクライアントがSlop or Notを見つけられない場合は?

一部のアプリはログインシェルのPATHなしで起動します。その場合は、MCP設定でアプリバンドル内のバイナリを直接指定します。

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

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Agentic Humanizerとどう連携しますか?

Agentic HumanizerはMCPツールを呼び出してベースラインをスコアリングし、機械的な痕跡をクリーンアップして、下書きをローカルで再スコアリングできます。任意の文体合わせはエージェント側の役割です。あなたの文章サンプルが書き換えを導き、Slop or Notがローカル測定を担当します。

Slop or Notが返すのは確率に基づく判定であり、保証ではありません。結果は新しいAIモデル、短い文章、人間が大きく編集した文章によって変わることがあります。

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