还在为上千张素材的标签整理、分类归档而烦恼吗？想要快速清理重复标签、翻译多语言标签，却不知从何下手？使用「Eagle MCP Server」插件，让 AI Agents 成为你的智能助理，只需要用自然语言描述需求，就能完成过去需要数小时的整理工作！ 详细配置步骤请参考：Eagle MCP 服务器配置指南

• 自然语言控制 无需记忆复杂操作，直接告诉 AI「帮我把所有猫相关的标签统一成一个」，AI 就能理解并执行。让资源库管理像聊天一样简单。

• 智能标签分析 AI 会自动分析你的标签使用习惯，找出同义词组（如「cat / 猫 / 喵星人」）、拼写变体，并提供合并、废弃或标准化建议。

• 批量智能整理 一次性分析多个文件夹，根据内容自动推荐分类路径和标签。AI 会先生成变更清单，确认后才执行，让你放心使用。

• 多语言标签翻译 轻松识别并翻译不同语言的标签。无论是日文素材需要英文标签，还是英文资源要加中文标签，AI 都能帮你批量处理。

• 条件化精准操作 可以指定文件夹、评分、时间范围、现有标签集等条件，让 AI 只处理你想要调整的部分，避免误操作。

• 云端与本地模型兼容 支持 Claude、GPT 等云端模型，也支持本地 LLM，你可以根据预算和隐私需求自由选择。

在「Eagle MCP Server」插件的协助下，繁琐的资源库整理工作变成简单的对话。立即下载，让 AI Agents 成为你的专属图库管家！

使用场景示例

场景 1：标签系统清理

"分析我的 Eagle 标签使用情况，找出使用少于 3 次的标签，以及可能重复的标签组（包括拼写错误），给我清理建议。"

场景 2：多语言标签整理

"扫描「日本素材」文件夹内的标签，把包含日文字符的标签翻译成中文，先给我输出对照表，确认后再批量添加。"

场景 3：新增文件智能归档

"分析最近新增的 10 个文件，根据文件类型和我现有的文件夹结构，推荐合适的文件夹路径和标签，并说明推荐理由。"

场景 4：创建领域化文件夹结构

"这是一个全新的 Eagle 资源库，用于整理「游戏设计」灵感图。请设计一个包含 5 个顶层分类的文件夹结构，每个分类下 5-10 个子分类，并说明用途和图标颜色建议。"

系统需求

• Eagle 版本要求：Eagle 4.0 Build 12 (2025-09-14) 或更高版本
• MCP 客户端：Cursor、Claude Desktop 或其他支持 MCP 协议的 AI 工具
• 推荐 AI 模型：Claude Sonnet 4.5 或更高版本（也支持其他 LLM）

注意事项

⚠️ 重要提示 本插件目前处于 Beta 测试阶段，建议使用前完整备份你的 Eagle 资源库数据。AI 可能会产生错误或意外结果，请在每次执行前仔细审查任务范围。

安全使用建议：

• ✅ 先分析后执行：让 AI 先生成变更清单，确认后再应用
• ✅ 从小范围开始：先在单个文件夹测试，确认效果后再扩大范围
• ✅ 明确限定范围：指定文件夹、文件数量、时间范围等条件
• ✅ 优先只读任务：先用 AI 做分析、统计，再进行批量修改