Slop or Not

기기 내 AI 감지기 점수 산정

Claude, Codex, Cursor용 AI 콘텐츠 감지기 MCP

Slop or Not MCP 서버를 사용하면 Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor 및 기타 에이전트가 Mac에서 로컬 AI 텍스트 감지기, AI 이미지 감지기, 가독성 분석기 및 정리 도구를 호출할 수 있습니다.

MCP 클라이언트를 번들된 slop mcp 명령에 연결하세요. Pro를 사용하면 Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor 및 기타 에이전트가 호출당 API 계량 없이 로컬 검사를 계속 실행할 수 있습니다.

기기 내 처리

클라이언트 설정 스니펫은 번들된 Mac 앱 바이너리를 가리킵니다.

로컬 stdio 서버

MCP 클라이언트가 번들된 slop 바이너리를 시작하고 stdio를 통해 통신합니다.

6가지 도구

상태 확인, 텍스트 감지, 가독성, 정리, 이미지 감지 및 원시 이미지 점수 산정 기능을 제공합니다.

무제한 기기 내 검사

Pro를 사용하면 일일 한도가 해제되어 에이전트가 텍스트, 이미지, 가독성 및 정리 검사를 기기 내에서 반복 실행할 수 있습니다.

클라이언트 설정

Slop or Not을 MCP 클라이언트에 어떻게 추가하나요?

Mac 앱을 설치하고 Pro를 활성화한 다음, 해당 클라이언트용 앱 번들 스니펫을 사용하세요. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw 및 Cursor 모두 동일한 로컬 서버를 가리킵니다.

Claude Code

Slop or Not을 사용자 범위 stdio 서버로 추가하고 Claude Code를 재시작한 다음 /mcp로 확인하세요.

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.json에서 이 JSON 형식을 사용한 다음 Claude Desktop을 재시작하세요.

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

Codex

서버를 ~/.codex/config.toml에 추가한 다음 Codex를 재시작하여 새 MCP 서버 목록을 읽게 하세요.

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

Hermes Agent

Hermes Agent 설정에 Slop or Not을 MCP 서버로 추가한 다음, Hermes Agent를 재시작하여 로컬 도구를 호출할 수 있게 하세요.

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

OpenClaw

OpenClaw MCP CLI로 Slop or Not을 등록한 다음, 이미 실행 중이었다면 OpenClaw를 재시작하세요.

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

Cursor

전역 서버로 사용하려면 ~/.cursor/mcp.json에, 특정 프로젝트에만 사용하려면 프로젝트 루트의 .cursor/mcp.json에 이 내용을 추가하세요.

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

도구 참조

Slop or Not MCP 서버는 어떤 도구를 제공하나요?

서버는 에이전트가 일반적으로 필요로 하는 검사(상태 확인, 텍스트 감지, 가독성, 정리, 이미지 감지 및 원시 이미지 점수 산정)를 위한 6가지 도구를 제공합니다.

slop_status

앱 및 Pro 상태 확인

에이전트가 워크플로를 시작하기 전에 앱이 설치되어 있고, 바이너리가 실행 가능하며, Pro가 활성화되어 있는지 확인합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

{}

결과 형태

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

detect_text

AI 텍스트 감지

기기 내 텍스트 감지기로 문장을 점수 산정하고 로컬 AI 판정, 점수 및 가독성 지표를 반환합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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

결과 형태

{
  "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

가독성 분석

AI 감지 없이 읽기 수준 지표를 계산합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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

결과 형태

{
  "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

텍스트 아티팩트 정리

다음 감지 전에 제로폭 문자, 호모글리프 및 특수 구두점을 제거합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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

결과 형태

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

detect_image

AI 이미지 감지

JPEG, PNG, HEIC 또는 WebP 이미지 바이트를 C2PA 및 IPTC 출처 읽기와 기기 내 모델 대체 방식으로 로컬에서 검사합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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

결과 형태

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

score_image

AI 이미지 점수 산정

에이전트가 전체 이미지 감지 응답 없이 모델 신호만 필요로 할 때 원시 OmniAID 이미지 점수를 반환합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

{
  "image_base64": "<base64>"
}

결과 형태

{
  "raw_slop_score": 0.690673828125
}

확인

MCP 서버를 어떻게 확인하나요?

재시작 후 에이전트에게 slop_status를 실행하도록 요청하세요. 예상 결과는 오류 없이 로컬 앱 및 Pro 상태를 보고하는 도구 호출입니다.

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

보안

출처 신뢰

신뢰할 수 있는 MCP 서버만 등록하세요. Slop or Not MCP 서버는 서명된 Mac 앱에 번들로 포함되어 있으며, 이 페이지의 스니펫은 정확히 해당 앱 번들 바이너리를 가리킵니다.

문제 해결

스니펫이 앱 번들 경로를 사용하는 이유는 무엇인가요?

GUI 에이전트는 로그인 셸 외부에서 실행될 수 있으며, 이 경우 명령 이름이 확인되지 않을 수 있습니다. 스니펫은 서명된 앱 번들 경로를 사용하므로 각 클라이언트가 동일한 번들된 Slop or Not 바이너리를 시작합니다.

로컬 API

에이전트가 클라우드 AI 감지기 API 대신 이것을 사용할 수 있나요?

에이전트 워크플로의 경우, 그렇습니다. MCP는 Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor 및 기타 클라이언트에게 호스팅 AI 감지기 API 대신 로컬 도구 인터페이스를 제공합니다. 클라이언트는 stdio를 통해 텍스트 또는 이미지 데이터를 번들된 Mac 바이너리로 보내고, 검사는 Mac에서 실행됩니다.

에이전트 루프

Slop or Not은 Agentic AI Humanizer 스킬과 어떻게 함께 작동하나요?

Agentic AI Humanizer 스킬은 Slop or Not 없이도 핵심 재작성 및 음성 매칭을 실행할 수 있습니다. Pro가 활성화된 상태에서 Slop or Not에 연결하면 MCP 도구가 기준 점수를 산정하고, 휴먼라이제이션 전후에 Text Cleanup을 실행하고, 기기 내 AI 감지기로 재점수 산정하고, 정리 통계를 표시할 수 있습니다. 작성 샘플이 재작성 방향을 결정하고, Slop or Not은 로컬 AI 감지기 측정값을 제공합니다.

Slop or Not은 확률 기반 판정을 반환하며 저작권 증명이 아닙니다. 결과는 새로운 AI 모델, 짧은 문장 및 사람이 많이 편집한 글에서 달라질 수 있습니다.

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