Slop or Not

आधिकारिक

ऑन-डिवाइस उपकरण जो AI-जनित टेक्स्ट और इमेज का पता लगाते हैं, पठनीयता स्कोर करते हैं, और AI आर्टिफैक्ट्स को हटाते हैं, जो Apple सिलिकॉन पर स्थानीय रूप से चलते हैं।

slopornot.ai पर देखें

Slop Or Not MCP के साथ आप क्या कर सकते हैं?

  • Check app and Pro status — Ask your assistant to confirm the app is installed and Pro is active via slop_status.
  • Detect AI-generated text — Have your assistant score a passage with detect_text and return a local AI verdict, score, and readability metrics.
  • Analyze readability only — Ask your assistant to compute reading-level metrics for a text using analyze_readability without running AI detection.
  • Clean text artifacts — Have your assistant strip zero-width characters, homoglyphs, and fancy punctuation from text with clean_text.
  • Detect AI-generated images — Ask your assistant to check an image for AI provenance and model-based signals using detect_image.
  • Get a raw image score — Have your assistant return only the raw AI image score via score_image for lightweight signal checks.

दस्तावेज़

डिवाइस पर AI डिटेक्टर स्कोरिंग

Claude, Codex और Cursor के लिए AI कंटेंट डिटेक्टर MCP

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

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

डिवाइस पर

क्लाइंट सेटअप स्निपेट बंडल किए गए Mac ऐप बाइनरी पर पॉइंट करते हैं।

स्थानीय stdio सर्वर

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

छह उपकरण

स्थिति, टेक्स्ट डिटेक्शन, पठनीयता, सफाई, इमेज डिटेक्शन और रॉ इमेज स्कोरिंग।

असीमित डिवाइस पर जांच

Pro दैनिक सीमा हटा देता है, ताकि एजेंट डिवाइस पर बार-बार टेक्स्ट, इमेज, पठनीयता और सफाई जांच चला सकें।

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 पर पॉइंट करते हैं।

Claude CodeSlop or Not को उपयोगकर्ता-स्कोप 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 आकृति का उपयोग करें, फिर Claude Desktop को पुनः आरंभ करें।

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

Codexसर्वर 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 Agentअपने 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"]

OpenClawOpenClaw MCP CLI के साथ Slop or Not को पंजीकृत करें, फिर यदि OpenClaw पहले से चल रहा था तो उसे पुनः आरंभ करें।

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

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

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

उपकरण संदर्भ

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

सर्वर उन जांचों के लिए छह उपकरण प्रदान करता है जिनकी एजेंटों को आमतौर पर आवश्यकता होती है: स्थिति, टेक्स्ट डिटेक्शन, पठनीयता, सफाई, इमेज डिटेक्शन और रॉ इमेज स्कोरिंग।

slop_status

ऐप और Pro स्थिति जांचें

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

पेलोड और परिणाम देखें

उपकरण इनपुट

{}

परिणाम आकृति

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

detect_text

AI टेक्स्ट का पता लगाएं

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

पेलोड और परिणाम देखें

उपकरण इनपुट

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

परिणाम आकृति

{
  "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 का विश्लेषण करें

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

पेलोड और परिणाम देखें

उपकरण इनपुट

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

परिणाम आकृति

{
  "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 कलाकृतियों को साफ करें

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

पेलोड और परिणाम देखें

उपकरण इनपुट

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

परिणाम आकृति

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

detect_image

AI इमेज का पता लगाएं

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

पेलोड और परिणाम देखें

उपकरण इनपुट

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

परिणाम आकृति

{
  "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 किसी एजेंट को पूर्ण इमेज-डिटेक्शन प्रतिक्रिया के बिना मॉडल सिग्नल की आवश्यकता होती है, तो रॉ OmniAID इमेज स्कोर लौटाता है।

पेलोड और परिणाम देखें

उपकरण इनपुट

{
  "image_base64": "<base64>"
}

परिणाम आकृति

{
  "raw_slop_score": 0.690673828125
}

सत्यापित करें

मैं MCP सर्वर को कैसे सत्यापित करूं?

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

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

सुरक्षा

स्रोत पर भरोसा करें

केवल उन्हीं 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 पर पॉइंट 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 करे।

स्थानीय API

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

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

एजेंटों के साथ लूप

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

एजेंटिक AI Humanizer कौशल Slop or Not के बिना मुख्य पुनर्लेखन और आवाज मिलान चला सकता है। जब आप चाहते हैं कि MCP उपकरण बेसलाइन स्कोर करें, मानवीकरण से पहले और बाद में टेक्स्ट क्लीनअप चलाएं, डिवाइस पर AI डिटेक्टर के साथ पुनः स्कोर करें और सफाई आँकड़े दिखाएं, तो Pro सक्रिय होने पर इसे Slop or Not से कनेक्ट करें। आपका लेखन नमूना पुनर्लेखन को निर्देशित करता है; Slop or Not स्थानीय AI डिटेक्टर माप प्रदान करता है।

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

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