slop_status检查 app 和 Pro 状态
在 agent 开始工作流前，确认 app 已安装、二进制文件可以运行，并且 Pro 已启用。
查看负载和结果
工具输入
{}结果结构
{
"pro": true,
"version": "1.0.9"
}面向 AI agent 的本地评分
适用于 Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw 的 AI 检测 MCP
Slop or Not MCP 服务器让 Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor 和其他 agent 可以在你的 Mac 上调用本地 AI 文本检测、AI 图片检测、可读性分析和清理工具。
MCP 是 Model Context Protocol 的缩写，是 AI agent 调用本地工具的一种标准方式。不同于云端检测 API，这里发送的文本和图片由签名的 Mac app 处理，而不是由 Slop or Not 服务器处理。
- 本地 stdio 服务器
- 你的 MCP 客户端会启动打包的 slop 二进制文件，并通过 stdio 与它通信。
- 六个工具
- 状态、文本检测、可读性、清理、图片检测和原始图片评分。
- 需要 Pro
- 当 Pro 未启用时，工具调用会返回需要 Pro 的错误；服务器会继续运行。
客户端设置
如何将 Slop or Not 添加到 MCP 客户端？
安装 Mac app，激活 Pro，把 slop 放到 PATH 中，然后使用对应客户端的片段。Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw 和 Cursor 都指向同一个本地服务器。
Claude Code将 Slop or Not 添加为用户范围的 stdio 服务器，重启 Claude Code，然后用 /mcp 验证。
claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- slop mcpClaude Desktop在 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 中使用这个 JSON 结构，然后重启 Claude Desktop。
{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}Codex将服务器添加到 ~/.codex/config.toml，然后重启 Codex，让它读取新的 MCP 服务器列表。
[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "slop"
args = ["mcp"]Hermes Agent在你的 Hermes Agent 配置中将 Slop or Not 添加为 MCP 服务器，然后重启 Hermes Agent，让它可以调用本地工具。
mcp_servers:
SlopOrNot:
command: "slop"
args: ["mcp"]OpenClaw使用 OpenClaw MCP CLI 注册 Slop or Not；如果 OpenClaw 已经在运行，请重启它。
openclaw mcp set slopornot '{"command":"slop","args":["mcp"]}'Cursor若要设置全局服务器，请添加到 ~/.cursor/mcp.json；若只用于一个项目，请添加到项目根目录的 .cursor/mcp.json。
{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}工具参考
Slop or Not MCP 服务器提供什么？
服务器提供六个聚焦的工具。负载示例会保持收起，直到你需要它们，因此页面会先像设置指南，再像参考文档。
detect_text检测 AI 文本
使用设备端文本检测器为一段文字评分，并返回本地 AI 判定、分数和可读性指标。
查看负载和结果
工具输入
{
"text": "<text>",
"include_readability": true,
"language_code": "en"
}结果结构
{
"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分析可读性
计算阅读难度指标，不运行 AI 检测。
查看负载和结果
工具输入
{
"text": "<text>",
"language_code": "en"
}结果结构
{
"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清理文本痕迹
在下一次检测前，去除零宽字符、同形异义字符和花体标点。
查看负载和结果
工具输入
{
"text": "<text>",
"remove_invisibles": true,
"remove_punctuation": true,
"remove_homoglyphs": true
}结果结构
{
"cleaned_text": "<cleaned_text>",
"language": "en",
"removed_invisibles": 1,
"punctuation_replacements": 1,
"homoglyphs_replaced": 0,
"british_substitutions": 0
}detect_image检测 AI 图片
在本地检查 JPEG、PNG、HEIC 或 WebP 图片字节，读取 C2PA 和 IPTC 来源信息，并在需要时回退到设备端模型。
查看负载和结果
工具输入
{
"image_base64": "<base64>",
"recognize_text": true
}结果结构
{
"kind": "result",
"verdict": "most_likely_ai_slop",
"score": 0.80,
"generator": null,
"recognized_text": null,
"recognized_sentence_count": null
}score_image为 AI 图片评分
当 agent 需要模型信号而不需要完整的图片检测响应时，返回原始 OmniAID 图片分数。
查看负载和结果
工具输入
{
"image_base64": "<base64>"
}结果结构
{
"kind": "score",
"score": 0.80
}验证
如何验证 MCP 服务器？
重启后，让你的 agent 运行 slop_status。预期结果是一次工具调用，它会报告本地 app 和 Pro 状态，并且不返回错误。
{
"pro": true,
"version": "1.0.9"
}故障排查
如果我的 MCP 客户端找不到 Slop or Not 怎么办？
有些 app 启动时不会带上你的登录 shell PATH。在这种情况下，请在 MCP 配置中直接指向 app bundle 内的二进制文件。
{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "/Applications/Slop Or Not - AI Fake Detector.app/Contents/MacOS/slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}本地 API
agent 可以用它代替云端 AI 检测 API 吗？
对于 agent 工作流，可以。MCP 为 Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor 和其他客户端提供本地工具接口，而不是托管的 AI 检测 API。客户端会通过 stdio 将文本或图片数据发送到打包的 Mac 二进制文件，检查会在你的 Mac 上运行。
与 agent 循环配合
Slop or Not 如何与 Agentic Humanizer 配合？
Agentic Humanizer 可以调用 MCP 工具，先做基线评分，清理机械痕迹，再在本地重新为草稿评分。可选的语气匹配由 agent 负责：你的写作样本引导改写，而 Slop or Not 负责本地测量。
Slop or Not 返回的是概率判定，不是保证。结果可能会因新的 AI 模型、较短的段落，以及经过人工大量编辑的文字而变化。