Slop or Not

On-Device-KI-Detektor-Bewertung

KI-Inhaltsdetektor-MCP für Claude, Codex und Cursor

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

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

On-Device

Client-Setup-Snippets verweisen auf die gebündelte Mac-App-Binärdatei.

Lokaler STDIO-Server

Ihr MCP-Client startet die gebündelte slop-Binärdatei und kommuniziert über STDIO mit ihr.

Sechs Tools

Status, Texterkennung, Lesbarkeit, Bereinigung, Bilderkennung und rohe Bildbewertung.

Unbegrenzte On-Device-Prüfungen

Pro entfernt das Tageslimit, sodass Agents wiederholte Text-, Bild-, Lesbarkeits- und Bereinigungsprüfungen auf dem Gerät ausführen können.

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 das App-Bundle-Snippet für Ihren Client. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw und Cursor zeigen alle auf denselben lokalen Server.

Claude Code

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

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 und starten Sie dann Claude Desktop neu.

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

Codex

Fügen Sie den Server zu ~/.codex/config.toml hinzu und starten Sie dann Codex neu, damit es die neue MCP-Serverliste liest.

[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.

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 starten Sie dann OpenClaw neu, falls es bereits ausgeführt wurde.

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

Cursor

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

{
  "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 Agents normalerweise benötigen: Status, Texterkennung, Lesbarkeit, Bereinigung, Bilderkennung und rohe Bildbewertung.

slop_status

App- und Pro-Status prüfen

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

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

{}

Ergebnisstruktur

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

detect_text

KI-Text erkennen

Bewertet eine Passage mit dem On-Device-Textdetektor und gibt eine lokale KI-Bewertung, einen Score und Lesbarkeitsmetriken zurück.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

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

Ergebnisstruktur

{
  "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

Lesbarkeit analysieren

Berechnet Lesbarkeitsmetriken ohne KI-Erkennung auszuführen.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

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

Ergebnisstruktur

{
  "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

Textartefakte bereinigen

Entfernt Nullbreitenzeichen, Homoglyphen und ausgefallene Interpunktion vor dem nächsten Erkennungslauf.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

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

Ergebnisstruktur

{
  "cleaned_text": "<cleaned_text>",
  "language": "en",
  "removed_invisibles": 1,
  "punctuation_replacements": 1,
  "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.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

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

Ergebnisstruktur

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

score_image

KI-Bilder bewerten

Gibt den rohen OmniAID-Bildscore zurück, wenn ein Agent das Modellsignal ohne die vollständige Bilderkennungsantwort benötigt.

Payload und Ergebnis anzeigen

Tool-Eingabe

{
  "image_base64": "<base64>"
}

Ergebnisstruktur

{
  "raw_slop_score": 0.690673828125
}

Verifizieren

Wie verifiziere ich den MCP-Server?

Nach dem Neustart bitten Sie Ihren Agent, slop_status auszuführen. Das erwartete Ergebnis ist ein Toolaufruf, der den lokalen App- und Pro-Status ohne Fehler meldet.

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

Sicherheit

Vertrauen Sie der Quelle

Registrieren Sie nur MCP-Server, denen Sie vertrauen. Der Slop-or-Not-MCP-Server ist mit der signierten Mac-App gebündelt, und die Snippets auf dieser Seite zeigen auf genau diese App-Bundle-Binärdatei.

Fehlerbehebung

Warum verwenden die Snippets den App-Bundle-Pfad?

GUI-Agents können außerhalb Ihrer Login-Shell gestartet werden, wo Befehlsnamen möglicherweise nicht aufgelöst werden. Die Snippets verwenden den signierten App-Bundle-Pfad, sodass jeder Client dieselbe gebündelte Slop-or-Not-Binärdatei startet.

Lokale API

Können Agents dies anstelle einer Cloud-KI-Erkennungs-API verwenden?

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

Mit Agents schleifen

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

Die agentische KI-Humanizer-Fähigkeit kann Kernumschreibung 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 eine Wahrscheinlichkeitsbewertung zurück, keinen Beweis für die Urheberschaft. Ergebnisse können mit neuen KI-Modellen, kurzen Passagen und stark von Menschen bearbeiteten Texten variieren.

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