Slop Or Not Logo

Локальная оценка для AI-агентов

MCP-детектор AI для Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw

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.

MCP, сокращение от Model Context Protocol, - стандартный способ для AI-агентов вызывать локальные инструменты. В отличие от облачного API детектора, отправленные сюда текст и изображения обрабатываются подписанным приложением для Mac, а не сервером Slop or Not.

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.
Требуется Pro
Вызовы инструментов возвращают ошибку о необходимости Pro, если Pro не активен; сервер продолжает работать.

Настройка клиента

Как добавить Slop or Not в MCP-клиент?

Установите приложение для Mac, активируйте Pro, добавьте slop в PATH, затем используйте фрагмент для своего клиента. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw и Cursor указывают на один и тот же локальный сервер.

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 -- slop mcp
Claude DesktopИспользуйте эту структуру JSON в ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, затем перезапустите Claude Desktop.
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}
CodexДобавьте сервер в ~/.codex/config.toml, затем перезапустите Codex, чтобы он прочитал новый список MCP-серверов.
[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "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: "slop"
    args: ["mcp"]
OpenClawЗарегистрируйте Slop or Not через MCP CLI OpenClaw, затем перезапустите OpenClaw, если он уже был запущен.
openclaw mcp set slopornot '{"command":"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": "slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

Справочник инструментов

Что предоставляет MCP-сервер Slop or Not?

Сервер предоставляет шесть узких инструментов. Примеры payload закрыты, пока они не понадобятся, поэтому страница сначала читается как руководство по настройке, а затем как справочник.

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

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

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

Что делать, если MCP-клиент не может найти Slop or Not?

Некоторые приложения запускаются без PATH вашего login shell. В таком случае укажите в MCP-конфиге прямой путь к бинарному файлу внутри app bundle.

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

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 Agentic Humanizer?

Agentic Humanizer может вызывать MCP-инструменты, оценивать базовый вариант, очищать механические артефакты и повторно оценивать черновик локально. Опциональное совпадение голоса остается на стороне агента: ваш образец письма направляет переписывание, а Slop or Not отвечает за локальное измерение.

Slop or Not возвращает вероятностный вердикт, а не гарантию. Результаты могут меняться из-за новых AI-моделей, коротких фрагментов и текста, который сильно редактировал человек.

Прочитать спецификацию MCPРуководство Claude Code по MCPAgentic Humanizer на GitHubПрочитать пост о запуске MCP и CLIПрочитать руководство по voice matchingИспользовать CLI вместо этого