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Slop or Not
Tema

Pontuação do detector de IA no dispositivo

MCP de detector de conteúdo de IA para Claude, Codex e Cursor

O servidor MCP do Slop or Not permite que Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor e outros agentes chamem um detector local de texto de IA, um detector de imagem de IA, um analisador de legibilidade e uma ferramenta de limpeza no seu Mac.

Aponte seu cliente MCP para o comando slop mcp incluído. Com o Pro, Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor e outros agentes podem continuar fazendo verificações locais sem medição de API por chamada.

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Tela de configuração do MCP do Slop or Not no Mac
Os snippets de configuração do cliente apontam para o binário incluído no app para Mac.
Servidor stdio local
Seu cliente MCP inicia o binário slop incluído e conversa com ele via stdio.
Seis ferramentas
Status, detecção de texto, legibilidade, limpeza, detecção de imagem e pontuação bruta de imagem.
Verificações ilimitadas no dispositivo
O servidor MCP vem com o Pro. Sem limite diário de verificações e sem cobrança por chamada, para que agentes possam refazer verificações de texto, imagem, legibilidade e limpeza quantas vezes precisarem.

Configuração do cliente

Como adiciono o Slop or Not a um cliente MCP?

Instale o app para Mac, ative o Pro e depois use o snippet do pacote do app para o seu cliente. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw e Cursor apontam todos para o mesmo servidor local. Configure uma vez e toda sessão de agente depois disso reutiliza essa configuração, sem reinstalar e sem novo login.

Claude Code

Adicione o Slop or Not como um servidor stdio no escopo do usuário, reinicie o Claude Code e verifique com /mcp.
claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop" mcp

Claude Desktop

Use este formato JSON em ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, depois encerre totalmente o Claude Desktop e abra-o de novo.
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Codex

Execute codex mcp add no Terminal ou adicione você mesmo o servidor a ~/.codex/config.toml. Reinicie o Codex para que ele leia a nova lista de servidores MCP.
codex mcp add SlopOrNot -- '/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop' mcp

Prefere editar o arquivo? Adicione isto a ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
args = ["mcp"]

Hermes Agent

Adicione o Slop or Not como servidor MCP na configuração do Hermes Agent e reinicie o Hermes Agent para que ele possa chamar as ferramentas locais.
mcp_servers:
  SlopOrNot:
    command: "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
    args: ["mcp"]

OpenClaw

Registre o Slop or Not com a CLI MCP do OpenClaw e depois execute mcp doctor com --probe para confirmar que o servidor responde.
openclaw mcp set slopornot '{"command":"/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop","args":["mcp"]}'
openclaw mcp doctor slopornot --probe

Cursor

Adicione isto a ~/.cursor/mcp.json para um servidor global, ou .cursor/mcp.json na raiz do projeto para um projeto.
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Referência de ferramentas

Quais ferramentas o servidor MCP do Slop or Not oferece?

O servidor oferece seis ferramentas para as verificações de que agentes geralmente precisam: status, detecção de texto, legibilidade, limpeza, detecção de imagem e pontuação bruta de imagem.

Todos os resultados abaixo são saídas reais, capturadas do Slop or Not 1.1.1 para Mac em agosto de 2026 e abreviadas onde indicado.

slop_status

Verificar status do app e do Pro

Confirma que o app está instalado, que o binário roda e que o Pro está ativo antes de o agente iniciar um fluxo.

Ver payload e resultado

Entrada da ferramenta

{}

Formato do resultado

{
  "pro": true,
  "version": "1.1.1"
}
detect_text

Detectar texto de IA

Avalia um trecho com o modelo de detecção de texto de IA no dispositivo e retorna um veredito, pontuação, idioma, contagem de frases e métricas de legibilidade.

Ver payload e resultado

Entrada da ferramenta

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

Formato do resultado

{
  "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

Analisar legibilidade

Calcula métricas de nível de leitura sem executar detecção de IA.

Ver payload e resultado

Entrada da ferramenta

{
  "text": "<text>",
  "language_code": "en",
  "locale": "en-US"
}

Formato do resultado

{
  "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

Limpar artefatos de texto

Remove caracteres de largura zero, homoglifos e pontuação estilizada antes da próxima rodada de detecção.

Ver payload e resultado

Entrada da ferramenta

{
  "text": "<text>",
  "language_code": "en",
  "remove_invisibles": true,
  "remove_punctuation": true,
  "remove_homoglyphs": true,
  "britishize": false
}

Formato do resultado

{
  "cleaned_text": "He said \"hello\" - and left.",
  "language": "en",
  "removed_invisibles": 1,
  "punctuation_replacements": 3,
  "homoglyphs_replaced": 0,
  "british_substitutions": 0
}
detect_image

Detectar imagens de IA

Verifica localmente bytes de imagem JPEG, PNG, HEIC ou WebP com leituras de proveniência C2PA e IPTC e fallback para um modelo no dispositivo. O resultado informa sua detection_source, para que um agente diferencie um acerto de proveniência de uma pontuação do modelo.

Ver payload e resultado

Entrada da ferramenta

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

Formato do resultado

{
  "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_image

Pontuar imagens de IA

Retorna a pontuação bruta do modelo de imagem sem a resposta completa de detecção de imagem ciente de proveniência. Requer que o modelo de detecção de imagem de IA esteja instalado.

Ver payload e resultado

Entrada da ferramenta

{
  "image_base64": "<base64>"
}

Formato do resultado

{
  "raw_slop_score": 0.33984375
}

Verificar

Como verifico o servidor MCP?

Após reiniciar, peça ao seu agente para executar slop_status. O resultado esperado é uma chamada de ferramenta que informa o app local e o estado do Pro sem erro. Uma chamada que precisa do Pro volta como erro de ferramenta (isError: true) enquanto o servidor continua em execução, então uma chamada bloqueada nunca encerra a sessão.

{
  "pro": true,
  "version": "1.1.1"
}

Solução de problemas

Por que os snippets usam o caminho do app bundle?

Agentes com GUI podem ser iniciados fora do seu shell de login, onde nomes de comandos podem não ser resolvidos. Os snippets usam o caminho do pacote do app assinado para que cada cliente inicie o mesmo binário incluído do Slop or Not.

API local

Agentes podem usar isto no lugar de uma API de detector de IA na nuvem?

Para fluxos de agentes, sim. MCP dá ao Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor e outros clientes uma interface de ferramenta local no lugar de uma API hospedada de detector de IA. O cliente envia dados de texto ou imagem para o binário do Mac incluído via stdio, e a verificação roda no seu Mac.

Loop com agentes

Como o Slop or Not funciona com a skill agentic AI Humanizer?

A skill agentic AI Humanizer pode executar a reescrita principal e a correspondência de voz sem o Slop or Not. Conecte-a ao Slop or Not com o Pro ativo quando quiser que as ferramentas MCP pontuem uma linha de base, executem Text Cleanup antes e depois da humanização, pontuem de novo com o detector de IA no dispositivo e mostrem estatísticas de limpeza. Sua amostra de escrita orienta a reescrita; o Slop or Not fornece a medição local do detector de IA.

Slop or Not retorna um veredito de probabilidade, não prova de autoria. Os resultados podem variar com novos modelos de IA, textos curtos e escritas que foram muito editadas por uma pessoa.

Guia MCP do Claude CodeGuia de configuração do agentic AI HumanizerLer o post de lançamento do MCP e da CLILer o guia de correspondência de vozUsar a CLI em vez disso