Slop or Not

기기 내 AI 감지기 점수

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 번들로 제공되는 slop mcp 명령에 연결하세요. Pro를 사용하면 Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor 및 기타 에이전트가 호출당 API 과금 없이 로컬 검사를 계속 실행할 수 있습니다.

기기 내 처리

클라이언트 설정 스니펫은 번들로 제공되는 Mac 앱 바이너리를 가리킵니다.

로컬 stdio 서버

MCP 클라이언트가 번들로 제공되는 slop 바이너리를 시작하고 stdio를 통해 통신합니다.

여섯 가지 도구

상태, 텍스트 감지, 가독성, 정리, 이미지 감지 및 원시 이미지 점수.

무제한 기기 내 검사

MCP 서버는 Pro와 함께 제공됩니다. 일일 검사 상한이 없고 호출당 과금이 없으므로 에이전트는 텍스트, 이미지, 가독성 및 정리 검사를 필요한 만큼 다시 실행할 수 있습니다.

클라이언트 설정

MCP 클라이언트에 Slop or Not을 어떻게 추가하나요?

Mac 앱을 설치하고 Pro를 활성화한 다음 클라이언트에 맞는 앱 번들 스니펫을 사용하세요. Claude, Codex, Hermes Agent, OpenClaw, Cursor 모두 동일한 로컬 서버를 가리킵니다. 한 번 설정하면 이후 모든 에이전트 세션이 재설치나 새 로그인 없이 이를 재사용합니다.

Claude Code

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

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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.json에서 이 JSON 형식을 사용한 다음 Claude Desktop을 완전히 종료하고 다시 실행하세요.

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

Codex

터미널에서 codex mcp add를 실행하거나 ~/.codex/config.toml에 서버를 직접 추가하세요. Codex를 다시 시작하여 새 MCP 서버 목록을 읽게 하세요.

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

파일을 직접 편집하고 싶으신가요? 대신 ~/.codex/config.toml에 다음을 추가하세요:

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

Hermes Agent

Hermes Agent 구성에 Slop or Not을 MCP 서버로 추가한 다음 Hermes Agent를 다시 시작하여 로컬 도구를 호출할 수 있게 하세요.

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

OpenClaw

OpenClaw MCP CLI로 Slop or Not을 등록한 다음 mcp doctor를 --probe와 함께 실행하여 서버가 응답하는지 확인하세요.

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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

전역 서버로 사용하려면 ~/.cursor/mcp.json에, 프로젝트 전용으로 사용하려면 프로젝트 루트의 .cursor/mcp.json에 다음을 추가하세요.

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{
  "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 검사에 대해 여섯 가지 도구를 제공합니다: 상태, 텍스트 감지, 가독성, 정리, 이미지 감지 및 원시 이미지 점수.

아래의 모든 결과는 2026년 8월 Mac용 Slop or Not 1.1.1에서 캡처된 실제 출력이며 표시된 곳에서 요약되었습니다.

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

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{}

결과 형태

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

detect_text

AI 텍스트 감지

기기 내 AI 텍스트 감지 모델로 문장을 점수화하고 판정, 점수, 언어, 문장 수 및 가독성 지표를 반환합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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

결과 형태

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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

가독성 분석

AI 감지 없이 읽기 수준 지표를 계산합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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

결과 형태

복사

{
  "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

텍스트 아티팩트 정리

다음 감지 패스 전에 너비 0 문자, 호모글리프 및 장식 문장 부호를 제거합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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

결과 형태

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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 이미지 감지

JPEG, PNG, HEIC 또는 WebP 이미지 바이트를 C2PA 및 IPTC 출처 읽기와 기기 내 모델 폴백으로 로컬에서 확인합니다. 결과는 detection_source를 명명하므로 에이전트가 출처 적중과 모델 점수를 구분할 수 있습니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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

결과 형태

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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 이미지 점수

전체 출처 인식 이미지 감지 응답 없이 원시 이미지 모델 점수를 반환합니다. AI 이미지 감지 모델이 설치되어 있어야 합니다.

페이로드 및 결과 보기

도구 입력

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{
  "image_base64": "<base64>"
}

결과 형태

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{
  "raw_slop_score": 0.33984375
}

확인

MCP 서버를 어떻게 확인하나요?

다시 시작한 후 에이전트에게 slop_status를 실행하도록 요청하세요. 예상 결과는 오류 없이 로컬 앱 및 Pro 상태를 보고하는 도구 호출입니다. Pro가 필요한 호출은 서버가 계속 실행되는 동안 도구 오류(isError: true)로 반환되므로 차단된 호출 하나가 세션을 종료하지 않습니다.

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

보안

출처 신뢰

신뢰하는 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 번들 Slop or Not 바이너리를 시작합니다.

로컬 API

에이전트가 클라우드 AI 감지기 API 대신 이 기능을 사용할 수 있나요?

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

에이전트와 루프

Slop or Not은 agentic AI Humanizer 스킬과 어떻게 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 기준선을 점수화하고, 인간화 전후에 Text Cleanup을 실행하고, 기기 내 AI 감지기로 다시 점수화하고, 정리 통계를 표시할 수 있습니다. 작성 샘플이 재작성을 안내하고 Slop or Not은 로컬 AI 감지기 측정을 제공합니다.

Slop or Not은 저작권 증명이 아닌 확률 판정을 반환합니다. 결과는 새로운 AI 모델, 짧은 문장 및 인간이 많이 편집한 글에 따라 달라질 수 있습니다.

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