Перейти к содержимому
Slop or Not
Тема

Оценка детектора ИИ на устройстве

MCP-детектор AI-контента для Claude, Codex и Cursor

MCP-сервер Slop or Not позволяет Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor и другим агентам вызывать локальный детектор AI-текста, детектор AI-изображений, анализатор читаемости и инструмент очистки на вашем Mac.

Укажите в MCP-клиенте встроенную команду slop mcp. С Pro Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor и другие агенты смогут продолжать локальные проверки без тарификации API за каждый вызов.

Download on the App Store
Экран настройки MCP Slop or Not на Mac
Фрагменты настройки клиента указывают на встроенный бинарный файл приложения для Mac.
Локальный stdio-сервер
Ваш MCP-клиент запускает встроенный бинарный файл slop и общается с ним через stdio.
Шесть инструментов
Статус, детекция текста, читаемость, очистка, детекция изображений и raw-оценка изображений.
Неограниченные проверки на устройстве
Pro снимает дневной лимит, поэтому агенты могут многократно запускать проверки текста, изображений, читаемости и очистки прямо на устройстве.

Настройка клиента

Как добавить Slop or Not в MCP-клиент?

Установите приложение для Mac, активируйте Pro, затем используйте фрагмент app-bundle для своего клиента. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw и Cursor будут обращаться к одному и тому же локальному серверу.

Claude CodeДобавьте Slop or Not как stdio-сервер уровня пользователя, перезапустите Claude Code, затем проверьте через /mcp.
claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop" mcp
Claude DesktopИспользуйте эту структуру JSON в ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, затем перезапустите Claude Desktop.
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}
CodexДобавьте сервер в ~/.codex/config.toml, затем перезапустите Codex, чтобы он прочитал новый список MCP-серверов.
[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
args = ["mcp"]
Hermes AgentДобавьте Slop or Not как MCP-сервер в конфиг Hermes Agent, затем перезапустите Hermes Agent, чтобы он мог вызывать локальные инструменты.
mcp_servers:
  SlopOrNot:
    command: "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
    args: ["mcp"]
OpenClawЗарегистрируйте Slop or Not через MCP CLI OpenClaw, затем перезапустите OpenClaw, если он уже был запущен.
openclaw mcp set slopornot '{"command":"/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop","args":["mcp"]}'
CursorДобавьте это в ~/.cursor/mcp.json для глобального сервера или в .cursor/mcp.json в корне проекта для одного проекта.
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Справочник инструментов

Какие инструменты предоставляет MCP-сервер Slop or Not?

Сервер предоставляет шесть инструментов для проверок, которые обычно нужны агентам: статус, определение AI-текста, читаемость, очистка, определение AI-изображений и сырая оценка изображений.

slop_status

Проверить приложение и статус Pro

Подтверждает, что приложение установлено, бинарный файл запускается, а Pro активен, прежде чем агент начнет рабочий сценарий.

Показать payload и результат

Ввод инструмента

{}

Форма результата

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

Определить AI-текст

Оценивает фрагмент локальным детектором текста и возвращает локальный AI-вердикт, score и метрики читаемости.

Показать payload и результат

Ввод инструмента

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

Форма результата

{
  "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

Проанализировать читаемость

Вычисляет метрики уровня чтения без запуска AI-детекции.

Показать payload и результат

Ввод инструмента

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

Форма результата

{
  "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

Очистить текстовые артефакты

Удаляет символы нулевой ширины, омоглифы и декоративную пунктуацию перед следующим проходом детекции.

Показать payload и результат

Ввод инструмента

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

Форма результата

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

Определить AI-изображения

Локально проверяет байты изображений JPEG, PNG, HEIC или WebP с чтением происхождения C2PA и IPTC и fallback на модель на устройстве.

Показать payload и результат

Ввод инструмента

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

Форма результата

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

Оценить AI-изображения

Возвращает raw-оценку изображения OmniAID, когда агенту нужен сигнал модели без полного ответа детекции изображения.

Показать payload и результат

Ввод инструмента

{
  "image_base64": "<base64>"
}

Форма результата

{
  "raw_slop_score": 0.690673828125
}

Проверка

Как проверить MCP-сервер?

После перезапуска попросите агента выполнить slop_status. Ожидаемый результат - вызов инструмента, который без ошибки сообщает состояние локального приложения и Pro.

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

Устранение неполадок

Почему в сниппетах используется путь к app-bundle?

GUI-агенты могут запускаться вне вашей login shell, где имена команд могут не определяться. В примерах используется путь к подписанному app bundle, чтобы каждый клиент запускал один и тот же встроенный бинарный файл Slop or Not.

Локальный API

Могут ли агенты использовать это вместо облачного API AI-детектора?

Да, для рабочих сценариев агентов. MCP дает Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor и другим клиентам локальный интерфейс инструмента вместо размещенного API AI-детектора. Клиент отправляет текст или данные изображения встроенному бинарному файлу Mac через stdio, а проверка выполняется на вашем Mac.

Цикл с агентами

Как Slop or Not работает с навыком агентного AI Humanizer?

Навык agentic AI Humanizer может выполнять основное переписывание и подгонку под голос без Slop or Not. Подключите его к Slop or Not с активным Pro, когда хотите, чтобы MCP tools оценивали исходный текст, запускали Text Cleanup до и после humanization, повторно оценивали результат детектором ИИ на устройстве и показывали статистику очистки. Ваш образец письма направляет переписывание; Slop or Not дает локальное измерение детектора ИИ.

Slop or Not выдает вероятностный вердикт, а не доказательство авторства. Результаты могут отличаться для новых AI моделей, коротких фрагментов и текстов, которые сильно редактировал человек.

Руководство Claude Code по MCPРуководство по настройке агентного AI HumanizerПрочитать пост о запуске MCP и CLIПрочитать руководство по voice matchingИспользовать CLI вместо этого