slop_status檢查 app 與 Pro 狀態
在代理開始工作流程前,確認 app 已安裝、二進位檔可執行,且 Pro 已啟用。
查看 payload 與結果
工具輸入
{}結果形狀
{
"pro": true,
"version": "1.0.9"
}AI agent 的本機評分
Slop or Not MCP server 可讓 Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor 和其他代理在你的 Mac 上呼叫本機 AI 文字偵測器、AI 圖片偵測器、可讀性分析器和清理工具。
MCP 是 Model Context Protocol 的縮寫,是 AI agent 呼叫本機工具的標準方式。不同於雲端偵測 API,送到這裡的文字和圖片會由簽署過的 Mac app 處理,而不是 Slop or Not server。

client 設定
安裝 Mac app、啟用 Pro、把 slop 放到 PATH,然後使用你的 client 對應的片段。Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw 和 Cursor 都指向同一個本機 server。
claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- slop mcp{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "slop"
args = ["mcp"]mcp_servers:
SlopOrNot:
command: "slop"
args: ["mcp"]openclaw mcp set slopornot '{"command":"slop","args":["mcp"]}'{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}工具參考
server 提供六個聚焦的工具。payload 範例會先收起來,等需要時再看,所以頁面會先像設定指南,其次才是參考文件。
slop_status在代理開始工作流程前,確認 app 已安裝、二進位檔可執行,且 Pro 已啟用。
工具輸入
{}結果形狀
{
"pro": true,
"version": "1.0.9"
}detect_text使用裝置端文字偵測器評分一段文字,並回傳本機 AI 判定、分數和可讀性指標。
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計算閱讀難度指標,不執行 AI 偵測。
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在下一次偵測前,移除零寬字元、同形異義字和花俏標點。
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在本機檢查 JPEG、PNG、HEIC 或 WebP 圖片位元組,讀取 C2PA 和 IPTC 來源資訊,並以裝置端模型作為 fallback。
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當代理需要模型訊號,而不需要完整圖片偵測回應時,回傳原始 OmniAID 圖片分數。
工具輸入
{
"image_base64": "<base64>"
}結果形狀
{
"kind": "score",
"score": 0.80
}驗證
重新啟動後,請你的代理執行 slop_status。預期結果是一個工具呼叫,會在沒有錯誤的情況下回報本機 app 和 Pro 狀態。
{
"pro": true,
"version": "1.0.9"
}疑難排解
有些 app 啟動時不會帶入你的登入 shell PATH。遇到這種情況,請在 MCP config 中直接指向 app bundle 內的二進位檔。
{
"mcpServers": {
"SlopOrNot": {
"command": "/Applications/Slop Or Not - AI Fake Detector.app/Contents/MacOS/slop",
"args": ["mcp"]
}
}
}本機 API
可以,用於代理工作流程。MCP 讓 Claude、Codex、Hermes Agent、OpenClaw、Cursor 和其他 client 取得本機工具介面,而不是使用託管的 AI 偵測 API。client 會透過 stdio 將文字或圖片資料送到內建 Mac 二進位檔,檢查會在你的 Mac 上執行。
搭配代理循環使用
Agentic Humanizer 可以呼叫 MCP 工具、評分基準稿、清理機械式痕跡,並在本機重新評分草稿。選用的語氣比對由代理負責:你的寫作樣本會引導改寫,而 Slop or Not 負責本機量測。
Slop or Not 回傳的是機率判定,不是保證。結果可能會因新的 AI 模型、短篇文字,以及經過大量人工編輯的寫作而不同。