Slop or Not

ऑन-डिवाइस AI डिटेक्टर स्कोरिंग

Claude, Codex, और Cursor के लिए AI कंटेंट डिटेक्टर MCP

Slop or Not MCP सर्वर Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor, और अन्य एजेंटों को आपके Mac पर एक स्थानीय AI टेक्स्ट डिटेक्टर, AI इमेज डिटेक्टर, पठनीयता विश्लेषक, और क्लीनअप टूल को कॉल करने देता है।

अपने MCP क्लाइंट को बंडल किए गए slop mcp कमांड की ओर इंगित करें। Pro के साथ, Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor, और अन्य एजेंट बिना प्रति-कॉल API मीटरिंग के स्थानीय जांच चलाते रह सकते हैं।

ऑन-डिवाइस

क्लाइंट सेटअप स्निपेट बंडल किए गए Mac ऐप बाइनरी की ओर इंगित करते हैं।

स्थानीय stdio सर्वर

आपका MCP क्लाइंट बंडल किए गए slop बाइनरी को शुरू करता है और उससे stdio पर बात करता है।

छह उपकरण

स्थिति, टेक्स्ट डिटेक्शन, पठनीयता, क्लीनअप, इमेज डिटेक्शन, और कच्ची इमेज स्कोरिंग।

असीमित ऑन-डिवाइस जांच

Pro दैनिक सीमा हटा देता है, इसलिए एजेंट बार-बार टेक्स्ट, इमेज, पठनीयता, और क्लीनअप जांच ऑन-डिवाइस चला सकते हैं।

क्लाइंट सेटअप

मैं Slop or Not को MCP क्लाइंट में कैसे जोड़ूं?

Mac ऐप इंस्टॉल करें, Pro सक्रिय करें, फिर अपने क्लाइंट के लिए ऐप-बंडल स्निपेट का उपयोग करें। Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, और Cursor सभी एक ही स्थानीय सर्वर की ओर इंगित करते हैं।

Claude Code

Slop or Not को उपयोगकर्ता-स्कोप्ड stdio सर्वर के रूप में जोड़ें, Claude Code को पुनः आरंभ करें, फिर /mcp से सत्यापित करें।

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

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json में इस JSON आकार का उपयोग करें, फिर Claude Desktop को पुनः आरंभ करें।

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

Codex

सर्वर को ~/.codex/config.toml में जोड़ें, फिर Codex को पुनः आरंभ करें ताकि वह नई MCP सर्वर सूची पढ़ सके।

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

Hermes Agent

अपने Hermes Agent कॉन्फ़िग में Slop or Not को MCP सर्वर के रूप में जोड़ें, फिर Hermes Agent को पुनः आरंभ करें ताकि वह स्थानीय उपकरणों को कॉल कर सके।

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

OpenClaw

OpenClaw MCP CLI के साथ Slop or Not पंजीकृत करें, फिर OpenClaw को पुनः आरंभ करें यदि यह पहले से चल रहा है।

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

Cursor

वैश्विक सर्वर के लिए इसे ~/.cursor/mcp.json में जोड़ें, या एक प्रोजेक्ट के लिए प्रोजेक्ट रूट पर .cursor/mcp.json में जोड़ें।

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

टूल संदर्भ

Slop or Not MCP सर्वर कौन से उपकरण प्रदान करता है?

सर्वर छह उपकरण प्रदान करता है जिनकी एजेंटों को आमतौर पर आवश्यकता होती है: स्थिति, टेक्स्ट डिटेक्शन, पठनीयता, क्लीनअप, इमेज डिटेक्शन, और कच्ची इमेज स्कोरिंग।

slop_status

ऐप और Pro स्थिति जांचें

एजेंट वर्कफ़्लो शुरू करने से पहले पुष्टि करता है कि ऐप इंस्टॉल है, बाइनरी चल सकती है, और Pro सक्रिय है।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

{}

परिणाम आकार

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

detect_text

AI टेक्स्ट पहचानें

ऑन-डिवाइस टेक्स्ट डिटेक्टर के साथ एक अंश को स्कोर करता है और स्थानीय AI निर्णय, स्कोर, और पठनीयता मेट्रिक्स लौटाता है।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

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

परिणाम आकार

{
  "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

पठनीयता विश्लेषण करें

AI डिटेक्शन चलाए बिना पठन-स्तर मेट्रिक्स की गणना करता है।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

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

परिणाम आकार

{
  "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

टेक्स्ट आर्टिफैक्ट साफ़ करें

अगले डिटेक्शन पास से पहले शून्य-चौड़ाई वाले वर्ण, होमोग्लिफ़, और फैंसी विराम चिह्न हटाता है।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

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

परिणाम आकार

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

detect_image

AI इमेज पहचानें

C2PA और IPTC प्रोवेनेंस रीड और ऑन-डिवाइस मॉडल फ़ॉलबैक के साथ JPEG, PNG, HEIC, या WebP इमेज बाइट्स की स्थानीय रूप से जांच करता है।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

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

परिणाम आकार

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

score_image

AI इमेज स्कोर करें

जब एजेंट को पूर्ण इमेज-डिटेक्शन प्रतिक्रिया के बिना मॉडल संकेत की आवश्यकता होती है, तो कच्चा OmniAID इमेज स्कोर लौटाता है।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

{
  "image_base64": "<base64>"
}

परिणाम आकार

{
  "raw_slop_score": 0.690673828125
}

सत्यापित करें

मैं MCP सर्वर को कैसे सत्यापित करूं?

पुनः आरंभ के बाद, अपने एजेंट से slop_status चलाने के लिए कहें। अपेक्षित परिणाम एक टूल कॉल है जो त्रुटि के बिना स्थानीय ऐप और Pro स्थिति की रिपोर्ट करता है।

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

सुरक्षा

स्रोत पर भरोसा करें

केवल उन MCP सर्वरों को पंजीकृत करें जिन पर आप भरोसा करते हैं। Slop or Not MCP सर्वर हस्ताक्षरित Mac ऐप के साथ बंडल किया गया है, और इस पृष्ठ पर स्निपेट उसी ऐप-बंडल बाइनरी की ओर इंगित करते हैं।

समस्या निवारण

स्निपेट ऐप-बंडल पथ का उपयोग क्यों करते हैं?

GUI एजेंट आपके लॉगिन शेल के बाहर लॉन्च हो सकते हैं, जहां कमांड नाम हल नहीं हो सकते हैं। स्निपेट हस्ताक्षरित ऐप-बंडल पथ का उपयोग करते हैं ताकि प्रत्येक क्लाइंट एक ही बंडल किए गए Slop or Not बाइनरी को शुरू कर सके।

स्थानीय API

क्या एजेंट इसका उपयोग क्लाउड AI डिटेक्टर API के बजाय कर सकते हैं?

एजेंट वर्कफ़्लो के लिए, हाँ। MCP Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor, और अन्य क्लाइंट को होस्ट किए गए AI डिटेक्टर API के बजाय एक स्थानीय टूल इंटरफ़ेस देता है। क्लाइंट टेक्स्ट या इमेज डेटा को stdio पर बंडल किए गए Mac बाइनरी को भेजता है, और जांच आपके Mac पर चलती है।

एजेंटों के साथ लूप

Slop or Not एजेंटिक AI ह्यूमनाइज़र कौशल के साथ कैसे काम करता है?

एजेंटिक AI ह्यूमनाइज़र कौशल Slop or Not के बिना कोर पुनर्लेखन और आवाज मिलान चला सकता है। जब आप चाहते हैं कि MCP उपकरण एक आधार रेखा स्कोर करें, ह्यूमनाइज़ेशन से पहले और बाद में टेक्स्ट क्लीनअप चलाएं, ऑन-डिवाइस AI डिटेक्टर के साथ फिर से स्कोर करें, और क्लीनअप आँकड़े दिखाएं, तो इसे Pro सक्रिय के साथ Slop or Not से कनेक्ट करें। आपका लेखन नमूना पुनर्लेखन का मार्गदर्शन करता है; Slop or Not स्थानीय AI डिटेक्टर माप प्रदान करता है।

Slop or Not एक संभावना निर्णय लौटाता है, लेखकत्व का प्रमाण नहीं। नए AI मॉडल, छोटे अंश, और मानव द्वारा भारी संपादित लेखन के साथ परिणाम भिन्न हो सकते हैं।

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