Slop or Not

डिवाइस पर 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 एजेंट्स को आपके Mac पर स्थानीय AI टेक्स्ट डिटेक्टर, AI इमेज डिटेक्टर, रीडेबिलिटी एनालाइज़र और क्लीनअप टूल को 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 एजेंट्स प्रति-कॉल API मीटरिंग के बिना स्थानीय जाँच चलाते रह सकते हैं।

डिवाइस पर

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

स्थानीय stdio सर्वर

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

छह टूल

स्थिति, टेक्स्ट डिटेक्शन, रीडेबिलिटी, क्लीनअप, इमेज डिटेक्शन और रॉ इमेज स्कोरिंग।

असीमित डिवाइस-पर जाँच

MCP सर्वर Pro के साथ आता है। कोई दैनिक जाँच सीमा नहीं, कोई प्रति-कॉल मीटरिंग नहीं, इसलिए एजेंट्स टेक्स्ट, इमेज, रीडेबिलिटी और क्लीनअप जाँच को जितनी बार चाहें दोबारा चला सकते हैं।

क्लाइंट सेटअप

मैं Slop or Not को MCP क्लाइंट में कैसे जोड़ूँ?

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 इशारा करते हैं। इसे एक बार सेट करें और उसके बाद हर एजेंट सत्र इसे फिर से उपयोग करता है, बिना पुनः इंस्टॉल और बिना नए लॉगिन के।

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।

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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 पूरी तरह से बंद करें और इसे फिर से लॉन्च करें।

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

Codex

टर्मिनल में codex mcp add चलाएँ, या सर्वर को स्वयं ~/.codex/config.toml में जोड़ें। Codex को पुनः आरंभ करें ताकि वह नई MCP सर्वर सूची पढ़ सके।

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

फ़ाइल संपादित करना पसंद है? इसके बजाय ~/.codex/config.toml में यह जोड़ें:

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[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 टूल को कॉल कर सके।

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

OpenClaw

OpenClaw MCP CLI के साथ Slop or Not को पंजीकृत करें, फिर सर्वर के उत्तर देने की पुष्टि करने के लिए --probe के साथ mcp doctor चलाएँ।

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

Cursor

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

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

टूल संदर्भ

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

सर्वर उन जाँचों के लिए छह टूल प्रदान करता है जिनकी एजेंट्स को आमतौर पर आवश्यकता होती है: स्थिति, टेक्स्ट डिटेक्शन, रीडेबिलिटी, क्लीनअप, इमेज डिटेक्शन और रॉ इमेज स्कोरिंग।

नीचे हर परिणाम वास्तविक आउटपुट है, जो अगस्त 2026 में Mac के लिए Slop or Not 1.1.1 से कैप्चर किया गया है और जहाँ चिह्नित किया गया है वहाँ संक्षिप्त किया गया है।

slop_status

ऐप और Pro स्थिति जाँचें

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

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{}

परिणाम आकार

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

detect_text

AI टेक्स्ट पहचानें

डिवाइस-पर AI टेक्स्ट डिटेक्शन मॉडल के साथ एक अनुच्छेद को स्कोर करता है और निर्णय, स्कोर, भाषा, वाक्य गणना और रीडेबिलिटी मेट्रिक्स लौटाता है।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

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

परिणाम आकार

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{
  "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

रीडेबिलिटी का विश्लेषण करें

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

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

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

परिणाम आकार

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{
  "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

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

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

परिणाम आकार

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

detect_image

AI इमेज पहचानें

JPEG, PNG, HEIC या WebP इमेज बाइट्स को स्थानीय रूप से C2PA और IPTC प्रोवेनेंस रीड और डिवाइस-पर मॉडल फ़ॉलबैक के साथ जाँचता है। परिणाम अपना detection_source नाम देता है, ताकि एक एजेंट प्रोवेनेंस हिट को मॉडल स्कोर से अलग कर सके।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

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

परिणाम आकार

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{
  "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

AI इमेज स्कोर करें

पूर्ण प्रोवेनेंस-जागरूक इमेज-डिटेक्शन प्रतिक्रिया के बिना रॉ इमेज-मॉडल स्कोर लौटाता है। AI इमेज डिटेक्शन मॉडल इंस्टॉल होना आवश्यक है।

पेलोड और परिणाम देखें

टूल इनपुट

कॉपी करें

{
  "image_base64": "<base64>"
}

परिणाम आकार

कॉपी करें

{
  "raw_slop_score": 0.33984375
}

सत्यापित करें

मैं MCP सर्वर को कैसे सत्यापित करूँ?

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। जिस कॉल को Pro की आवश्यकता होती है वह टूल त्रुटि (isError: true) के रूप में वापस आती है जबकि सर्वर चलता रहता है, इसलिए एक अवरुद्ध कॉल कभी भी सत्र समाप्त नहीं करती।

कॉपी करें

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

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 के स्निपेट उसी ऐप-बंडल बाइनरी की ओर इशारा करते हैं।

समस्या निवारण

स्निपेट ऐप-बंडल पथ का उपयोग क्यों करते हैं?

GUI एजेंट आपके लॉगिन शेल के बाहर लॉन्च हो सकते हैं, जहाँ कमांड नाम हल नहीं हो सकते। 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 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 क्लाइंट्स को होस्ट किए गए AI डिटेक्टर API के बजाय एक स्थानीय टूल इंटरफ़ेस देता है। क्लाइंट stdio के माध्यम से बंडल किए गए Mac बाइनरी को टेक्स्ट या इमेज डेटा भेजता है, और जाँच आपके Mac पर चलती है।

एजेंट्स 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 मुख्य पुनर्लेखन और आवाज़ मिलान चला सकता है। इसे Pro सक्रिय के साथ Slop or Not से कनेक्ट करें जब आप चाहते हैं कि MCP टूल एक आधार रेखा स्कोर करें, ह्यूमनाइज़ेशन से पहले और बाद में टेक्स्ट क्लीनअप चलाएँ, डिवाइस-पर AI डिटेक्टर के साथ फिर से स्कोर करें और क्लीनअप आँकड़े दिखाएँ। आपका लेखन नमूना पुनर्लेखन को निर्देशित करता है; Slop or Not स्थानीय AI डिटेक्टर माप प्रदान करता है।

Slop or Not एक संभावना निर्णय लौटाता है, लेखकत्व का प्रमाण नहीं। परिणाम नए AI मॉडल, छोटे अनुच्छेदों और उस लेखन के साथ भिन्न हो सकते हैं जिसे किसी मानव द्वारा भारी रूप से संपादित किया गया हो।

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