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Slop or Not
主題

裝置端 AI 偵測器評分

適用於 Claude、Codex 及 Cursor 的 AI 內容偵測 MCP

Slop or Not MCP server 讓 Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor 及其他 agent 在你的 Mac 上呼叫本機 AI 文字偵測器、AI 圖片偵測器、可讀性分析器及清理工具。

將你的 MCP client 指向內置的 slop mcp command。有了 Pro，Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor 及其他 agent 就可以持續執行本機檢查，無需按每次呼叫計算 API 用量。

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Mac 上的 Slop or Not MCP 設定畫面
Client 設定 snippet 會指向內置的 Mac app binary。
本機 stdio server
你的 MCP client 會啟動內置的 slop binary，並透過 stdio 與它通訊。
六個工具
狀態、文字偵測、可讀性、清理、圖片偵測及原始圖片評分。
無限次裝置端檢查
Pro 會移除每日上限，讓 agents 可以在裝置端重複執行文字、圖片、可讀性和清理檢查。

Client 設定

如何將 Slop or Not 加到 MCP client？

安裝 Mac app，啟用 Pro，然後為你的用戶端使用 app-bundle snippet。Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw 和 Cursor 都會指向同一個本機伺服器。

Claude Code將 Slop or Not 加為 user-scoped stdio server，重新啟動 Claude Code，然後用 /mcp 驗證。
claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop" mcp
Claude Desktop在 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 使用這個 JSON 形狀，然後重新啟動 Claude Desktop。
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}
Codex將 server 加到 ~/.codex/config.toml，然後重新啟動 Codex，讓它讀取新的 MCP server 清單。
[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
args = ["mcp"]
Hermes Agent在你的 Hermes Agent config 中將 Slop or Not 加為 MCP server，然後重新啟動 Hermes Agent，讓它可以呼叫本機工具。
mcp_servers:
  SlopOrNot:
    command: "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
    args: ["mcp"]
OpenClaw使用 OpenClaw MCP CLI 註冊 Slop or Not，然後如 OpenClaw 已在執行，請重新啟動。
openclaw mcp set slopornot '{"command":"/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop","args":["mcp"]}'
Cursor將這段加入 ~/.cursor/mcp.json 作為全域 server，或加入專案根目錄的 .cursor/mcp.json 作為單一專案設定。
{
  "mcpServers": {
    "SlopOrNot": {
      "command": "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

工具參考

Slop or Not MCP server 提供哪些工具？

server 提供六個 agent 常用的檢查工具：狀態、文字偵測、可讀性、清理、圖片偵測，以及原始圖片評分。

slop_status

檢查 app 及 Pro 狀態

在 agent 開始工作流程前，確認 app 已安裝、binary 可執行，並且 Pro 已啟用。

查看 payload 及結果

工具輸入

{}

結果形狀

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

偵測 AI 文字

使用裝置端文字偵測器為一段文字評分，並回傳本機 AI 判定、分數及可讀性指標。

查看 payload 及結果

工具輸入

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

結果形狀

{
  "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

分析可讀性

計算閱讀程度指標，不執行 AI 偵測。

查看 payload 及結果

工具輸入

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

結果形狀

{
  "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

清理文字痕跡

在下一次偵測前，移除零寬字元、同形字及花巧標點。

查看 payload 及結果

工具輸入

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

結果形狀

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

偵測 AI 圖片

在本機檢查 JPEG、PNG、HEIC 或 WebP 圖片 bytes，讀取 C2PA 及 IPTC 來源資料，並以裝置端模型作後備。

查看 payload 及結果

工具輸入

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

結果形狀

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

為 AI 圖片評分

當 agent 需要模型訊號而非完整圖片偵測回應時，回傳原始 OmniAID 圖片分數。

查看 payload 及結果

工具輸入

{
  "image_base64": "<base64>"
}

結果形狀

{
  "raw_slop_score": 0.690673828125
}

驗證

如何驗證 MCP server？

重新啟動後，請你的 agent 執行 slop_status。預期結果是一個工具呼叫，無錯誤地回報本機 app 及 Pro 狀態。

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

疑難排解

為甚麼程式碼片段會使用 app-bundle 路徑？

GUI agents 可以在你的 login shell 之外啟動，令指令名稱未必能解析。這些 snippets 使用已簽署的 app-bundle path，讓每個 client 都啟動同一個 bundled Slop or Not binary。

本機 API

Agent 可以用這個取代雲端 AI 偵測 API 嗎？

對 agent 工作流程來說，可以。MCP 為 Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor 及其他 client 提供本機工具介面，而不是託管的 AI 偵測 API。client 會透過 stdio 將文字或圖片資料傳到內置 Mac binary，檢查會在你的 Mac 上執行。

與 agent 配合循環使用

Slop or Not 如何配合 agentic AI Humanizer skill 使用？

agentic AI Humanizer skill 可以在沒有 Slop or Not 的情況下執行核心改寫和語氣配對。當你想讓 MCP tools 為基準評分、在人性化前後執行 Text Cleanup、用裝置端 AI 偵測器重新評分，並顯示清理統計時，請在 Pro 啟用的情況下將它連接到 Slop or Not。你的寫作範例會引導改寫；Slop or Not 則提供本機 AI 偵測器量度。

Slop or Not 會提供一個概率判斷，而唔係作者身分嘅證據。結果可能會因新嘅AI模型、短文，以及被人大量編輯過嘅文字而有所不同。

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