AI Content Detector
# Ai Content Detector Ai Gpt MCP Server
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用于访问 Ai Content Detector Ai Gpt API 的 MCP 服务器。
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4. 🔍 搜索或找到本服务器(`bach-ai_content_detector_ai_gpt`)
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## 简介
这是一个 MCP 服务器,用于访问 Ai Content Detector Ai Gpt API。
- **PyPI 包名**: `bach-ai_content_detector_ai_gpt`
- **版本**: 1.0.0
- **传输协议**: stdio
## 安装
### 从 PyPI 安装:
```bash
pip install bach-ai_content_detector_ai_gpt
```
### 从源码安装:
```bash
pip install -e .
```
## 运行
### 方式 1: 使用 uvx(推荐,无需安装)
```bash
# 运行(uvx 会自动安装并运行)
uvx --from bach-ai_content_detector_ai_gpt bach_ai_content_detector_ai_gpt
# 或指定版本
uvx --from bach-ai_content_detector_ai_gpt@latest bach_ai_content_detector_ai_gpt
```
### 方式 2: 直接运行(开发模式)
```bash
python server.py
```
### 方式 3: 安装后作为命令运行
```bash
# 安装
pip install bach-ai_content_detector_ai_gpt
# 运行(命令名使用下划线)
bach_ai_content_detector_ai_gpt
```
## 配置
### API 认证
此 API 需要认证。请设置环境变量:
```bash
export API_KEY="your_api_key_here"
```
### 环境变量
| 变量名 | 说明 | 必需 |
|--------|------|------|
| `API_KEY` | API 密钥 | 是 |
| `PORT` | 不适用 | 否 |
| `HOST` | 不适用 | 否 |
### 在 Cursor 中使用
编辑 Cursor MCP 配置文件 `~/.cursor/mcp.json`:
```json
{
"mcpServers": {
"bach-ai_content_detector_ai_gpt": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "bach-ai_content_detector_ai_gpt", "bach_ai_content_detector_ai_gpt"],
"env": {
"API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
```
### 在 Claude Desktop 中使用
编辑 Claude Desktop 配置文件 `claude_desktop_config.json`:
```json
{
"mcpServers": {
"bach-ai_content_detector_ai_gpt": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "bach-ai_content_detector_ai_gpt", "bach_ai_content_detector_ai_gpt"],
"env": {
"API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
```
## 可用工具
此服务器提供以下工具:
### `chatgpt_gpt4_u0026_gemini_detect`
Detect ChatGPT, GPT4 \u0026 Gemini Content.
**端点**: `POST /api/detectText/`
---
## 技术栈
- **传输协议**: stdio
- **HTTP 客户端**: httpx
## 许可证
MIT License - 详见 [LICENSE](./LICENSE) 文件。
## 开发
此服务器由 [API-to-MCP](https://github.com/BACH-AI-Tools/api-to-mcp) 工具生成。
版本: 1.0.0
TDQS
Scored across 1 tool
With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools, as there are no other tools to compare it to. The tool's purpose is clearly defined for detecting AI-generated content from specific models.
A single tool inherently has perfect naming consistency, as there are no other tool names to compare it against for patterns or conventions. The name is descriptive and follows a clear structure.
One tool is too few for a server named 'AI Content Detector', as it suggests a limited scope that might not cover related operations like analyzing different AI models, providing confidence scores, or handling batch detection. This could lead to incomplete functionality for agents.
The tool surface is severely incomplete for the domain of AI content detection; it only detects content from three specific models (ChatGPT, GPT4, Gemini), missing obvious gaps such as detection for other AI models, detailed analysis features, or integration with broader content verification workflows.