Slop or Not

offiziell

Lokale Werkzeuge zur Erkennung von KI-generierten Texten und Bildern, Bewertung der Lesbarkeit und Entfernung von KI-Artefakten, die lokal auf Apple Silicon ausgeführt werden.

Auf slopornot.ai ansehenDieses MCP ausprobierenGesponsert

Was kann man mit Slop Or Not MCP machen?

Check app and Pro status — Bitten Sie Ihren Assistenten, zu bestätigen, dass die lokale App installiert ist, die Binärdatei ausgeführt wird und Pro aktiv ist, bevor Sie einen Workflow starten.
Detect AI-written text — Lassen Sie Ihren Assistenten einen Textabschnitt mit dem On-Device-Detektor bewerten und ein Urteil, einen Konfidenzwert, die Sprache sowie Lesbarkeitsmetriken zurückgeben.
Analyze readability — Bitten Sie Ihren Assistenten, Lesestufen-Werte wie den Flesch Reading Ease und die Klassenstufe zu berechnen, ohne eine KI-Erkennung auszuführen.
Clean text artifacts — Weisen Sie Ihren Assistenten an, Nullbreitenzeichen, Homoglyphen und ausgefallene Satzzeichen zu entfernen, bevor ein Textabschnitt erneut geprüft wird.
Detect AI-generated images — Bitten Sie Ihren Assistenten, JPEG-, PNG-, HEIC- oder WebP-Bildbytes lokal mithilfe von Provenienzdaten und einem On-Device-Modell als Fallback zu prüfen.
Score images directly — Lassen Sie Ihren Assistenten nur den rohen Bildmodell-Score zurückgeben, wenn Sie die vollständige, Provenienz-bewusste Antwort nicht benötigen.

Dokumentation

On-device AI detector scoring

AI Content Detector MCP für Claude, Codex und Cursor

Der Slop or Not MCP-Server ermöglicht es Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor und anderen Agenten, einen lokalen KI-Textdetektor, KI-Bilddetektor, Lesbarkeitsanalysator und Bereinigungstool auf Ihrem Mac aufzurufen.

Richten Sie Ihren MCP-Client auf den gebündelten Befehl slop mcp aus. Mit Pro können Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor und andere Agenten lokale Prüfungen ohne nutzungsabhängige API-Abrechnung durchführen.

Auf dem Gerät

Client-Setup-Ausschnitte verweisen auf das gebündelte Mac-App-Binary.

Lokaler stdio-Server

Ihr MCP-Client startet das gebündelte slop-Binary und kommuniziert darüber über stdio.

Sechs Tools

Status, Texterkennung, Lesbarkeit, Bereinigung, Bilderkennung und Rohbild-Scoring.

Unbegrenzte Prüfungen auf dem Gerät

Der MCP-Server wird mit Pro geliefert. Keine tägliche Prüfbegrenzung, keine nutzungsabhängige Abrechnung – Agenten können Text-, Bild-, Lesbarkeits- und Bereinigungsprüfungen so oft wiederholen, wie sie benötigen.

Client-Setup

Wie füge ich Slop or Not zu einem MCP-Client hinzu?

Installieren Sie die Mac-App, aktivieren Sie Pro, und verwenden Sie dann den App-Bundle-Ausschnitt für Ihren Client. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw und Cursor zeigen alle auf denselben lokalen Server. Richten Sie ihn einmal ein, und jede nachfolgende Agentensitzung verwendet ihn erneut – ohne Neuinstallation und ohne neue Anmeldung.

Claude Code

Fügen Sie Slop or Not als benutzerbezogenen stdio-Server hinzu, starten Sie Claude Code neu und verifizieren Sie dann mit /mcp.

Kopieren

claude mcp add --transport stdio --scope user SlopOrNot -- "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop" mcp

Claude Desktop

Verwenden Sie diese JSON-Struktur in ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, beenden Sie dann Claude Desktop vollständig und starten Sie es erneut.

Kopieren

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

Codex

Führen Sie codex mcp add im Terminal aus, oder fügen Sie den Server selbst zu ~/.codex/config.toml hinzu. Starten Sie Codex neu, damit es die neue MCP-Serverliste liest.

Kopieren

codex mcp add SlopOrNot -- '/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop' mcp

Bevorzugen Sie die Dateibearbeitung? Fügen Sie stattdessen Folgendes zu ~/.codex/config.toml hinzu:

Kopieren

[mcp_servers.SlopOrNot]
command = "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
args = ["mcp"]

Hermes Agent

Fügen Sie Slop or Not als MCP-Server in Ihrer Hermes-Agent-Konfiguration hinzu und starten Sie dann Hermes Agent neu, damit es die lokalen Tools aufrufen kann.

Kopieren

mcp_servers:
  SlopOrNot:
    command: "/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop"
    args: ["mcp"]

OpenClaw

Registrieren Sie Slop or Not mit der OpenClaw-MCP-CLI und führen Sie dann mcp doctor mit --probe aus, um zu bestätigen, dass der Server antwortet.

Kopieren

openclaw mcp set slopornot '{"command":"/Applications/Slop Or Not.app/Contents/MacOS/slop","args":["mcp"]}'
openclaw mcp doctor slopornot --probe

Cursor

Fügen Sie dies zu ~/.cursor/mcp.json für einen globalen Server oder zu .cursor/mcp.json im Projektstamm für ein einzelnes Projekt hinzu.

Kopieren

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

Tool-Referenz

Welche Tools stellt der Slop or Not MCP-Server bereit?

Der Server stellt sechs Tools für die Prüfungen bereit, die Agenten normalerweise benötigen: Status, Texterkennung, Lesbarkeit, Bereinigung, Bilderkennung und Rohbild-Scoring.

Jedes Ergebnis unten ist echte Ausgabe, erfasst von Slop or Not 1.1.1 für Mac im August 2026 und wo gekennzeichnet gekürzt.

slop_status

App- und Pro-Status prüfen

Bestätigt, dass die App installiert ist, das Binary ausgeführt werden kann und Pro aktiv ist, bevor der Agent einen Workflow startet.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

Kopieren

{}

Ergebnisstruktur

Kopieren

{
  "pro": true,
  "version": "1.1.1"
}

detect_text

KI-Text erkennen

Bewertet eine Passage mit dem On-Device-KI-Textdetektionsmodell und gibt ein Urteil, einen Score, die Sprache, die Satzanzahl und Lesbarkeitsmetriken zurück.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

Kopieren

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

Ergebnisstruktur

Kopieren

{
  "kind": "result",
  "verdict": "most_likely_real",
  "score": 0.1259,
  "language": "en",
  "sentence_count": 2,
  "generator": null,
  "input_truncated": false,
  "readability": {
    "language": "en",
    "language_confidence": 0.9998,
    "scores": [
      { "kind": "fleschReadingEase", "value": 50.85, "label": "Fairly difficult", … },
      { "kind": "fleschKincaidGradeLevel", "value": 16.97, … }
    ],
    "word_count": 87,
    "sentence_count": 2,
    "avg_words_per_sentence": 43.5,
    "warnings": [ … ],
    "full": { "consensus": { … }, "genre": { … }, "grade_label": { … }, … }
  }
}

analyze_readability

Lesbarkeit analysieren

Berechnet Leselevel-Metriken ohne KI-Erkennung auszuführen.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

Kopieren

{
  "text": "<text>",
  "language_code": "en",
  "locale": "en-US"
}

Ergebnisstruktur

Kopieren

{
  "language": "en",
  "language_confidence": 0.9998,
  "scores": [
    { "kind": "fleschReadingEase", "value": 50.85, "label": "Fairly difficult", … },
    { "kind": "fleschKincaidGradeLevel", "value": 16.97, … }
  ],
  "avg_words_per_sentence": 43.5,
  "sentence_count": 2,
  "word_count": 87,
  "warnings": [ … ],
  "full": { "consensus": { … }, "genre": { … }, "grade_label": { … }, … }
}

clean_text

Textartefakte bereinigen

Entfernt Nullbreitenzeichen, Homoglyphen und ausgefallene Satzzeichen vor dem nächsten Erkennungsdurchlauf.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

Kopieren

{
  "text": "<text>",
  "language_code": "en",
  "remove_invisibles": true,
  "remove_punctuation": true,
  "remove_homoglyphs": true,
  "britishize": false
}

Ergebnisstruktur

Kopieren

{
  "cleaned_text": "He said \"hello\" - and left.",
  "language": "en",
  "removed_invisibles": 1,
  "punctuation_replacements": 3,
  "homoglyphs_replaced": 0,
  "british_substitutions": 0
}

detect_image

KI-Bilder erkennen

Prüft JPEG-, PNG-, HEIC- oder WebP-Bildbytes lokal mit C2PA- und IPTC-Provenienz-Lesevorgängen und einem On-Device-Modell-Fallback. Das Ergebnis benennt seine detection_source, sodass ein Agent einen Provenienz-Treffer von einem Modell-Score unterscheiden kann.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

Kopieren

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

Ergebnisstruktur

Kopieren

{
  "kind": "result",
  "verdict": "probably_ai_slop",
  "score": 0.6429,
  "generator": null,
  "detection_source": "ml",
  "watermark_provider": null,
  "watermark_confidence": null,
  "recognized_text": null,
  "recognized_sentence_count": null
}

score_image

KI-Bilder bewerten

Gibt den Rohwert des Bildmodells ohne die vollständige, Provenienz-bewusste Bilderkennungsantwort zurück. Erfordert, dass das KI-Bilderkennungsmodell installiert ist.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

Kopieren

{
  "image_base64": "<base64>"
}

Ergebnisstruktur

Kopieren

{
  "raw_slop_score": 0.33984375
}

Verifizieren

Wie verifiziere ich den MCP-Server?

Bitten Sie Ihren Agenten nach dem Neustart, slop_status auszuführen. Das erwartete Ergebnis ist ein Tool-Aufruf, der den lokalen App- und Pro-Status ohne Fehler meldet. Ein Aufruf, der Pro benötigt, kommt als Tool-Fehler zurück (isError: true), während der Server weiterläuft, sodass ein blockierter Aufruf niemals die Sitzung beendet.

Kopieren

{
  "pro": true,
  "version": "1.1.1"
}

Sicherheit

Der Quelle vertrauen

Registrieren Sie nur MCP-Server, denen Sie vertrauen. Der Slop or Not MCP-Server ist mit der signierten Mac-App gebündelt, und die Ausschnitte auf dieser Seite verweisen auf genau dieses App-Bundle-Binary.

Fehlerbehebung

Warum verwenden die Ausschnitte den App-Bundle-Pfad?

GUI-Agenten können außerhalb Ihrer Login-Shell gestartet werden, wo Befehlsnamen möglicherweise nicht aufgelöst werden. Die Ausschnitte verwenden den signierten App-Bundle-Pfad, damit jeder Client dasselbe gebündelte Slop-or-Not-Binary startet.

Lokale API

Können Agenten dies anstelle einer Cloud-KI-Detektor-API verwenden?

Für Agenten-Workflows: ja. MCP bietet Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor und anderen Clients eine lokale Tool-Schnittstelle anstelle einer gehosteten KI-Detektor-API. Der Client sendet Text- oder Bilddaten über stdio an das gebündelte Mac-Binary, und die Prüfung läuft auf Ihrem Mac.

Mit Agenten arbeiten

Wie funktioniert Slop or Not mit der agentischen KI-Humanizer-Fähigkeit?

Die agentische KI-Humanizer-Fähigkeit kann Kern-Umschreibungen und Stimmabgleich ohne Slop or Not ausführen. Verbinden Sie sie mit Slop or Not bei aktivem Pro, wenn Sie möchten, dass MCP-Tools eine Basislinie bewerten, Textbereinigung vor und nach der Humanisierung ausführen, mit dem On-Device-KI-Detektor neu bewerten und Bereinigungsstatistiken anzeigen. Ihre Schreibprobe steuert die Umschreibung; Slop or Not liefert lokale KI-Detektormessung.

Slop or Not gibt ein Wahrscheinlichkeitsurteil zurück, keinen Beweis der Urheberschaft. Ergebnisse können bei neuen KI-Modellen, kurzen Passagen und stark von Menschen bearbeiteten Texten variieren.

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