還在為上千張素材的標籤整理、分類歸檔而煩惱嗎？想要快速清理重複標籤、翻譯多語言標籤，卻不知從何下手？使用「Eagle MCP Server」外掛，讓 AI Agents 成為你的智慧助理，只需要用自然語言描述需求，就能完成過去需要數小時的整理工作！ 詳細設定步驟請參考：Eagle MCP 伺服器設定指南

• 自然語言控制 無需記憶複雜操作，直接告訴 AI「幫我把所有貓相關的標籤統一成一個」，AI 就能理解並執行。讓資源庫管理像聊天一樣簡單。

• 智慧標籤分析 AI 會自動分析你的標籤使用習慣，找出同義詞組（如「cat / 貓 / 喵星人」）、拼寫變體，並提供合併、廢棄或標準化建議。

• 批次智慧整理 一次性分析多個資料夾，根據內容自動推薦分類路徑和標籤。AI 會先產生變更清單，確認後才執行，讓你放心使用。

• 多語言標籤翻譯 輕鬆識別並翻譯不同語言的標籤。無論是日文素材需要英文標籤，還是英文資源要加中文標籤，AI 都能幫你批次處理。

• 條件化精準操作 可以指定資料夾、評分、時間範圍、現有標籤集等條件，讓 AI 只處理你想要調整的部分，避免誤操作。

• 雲端與本地模型相容 支援 Claude、GPT 等雲端模型，也支援本地 LLM，你可以根據預算和隱私需求自由選擇。

在「Eagle MCP Server」外掛的協助下，繁瑣的資源庫整理工作變成簡單的對話。立即下載，讓 AI 成為你的專屬圖庫管家！

使用場景範例

場景 1：標籤系統清理

"分析我的 Eagle 標籤使用情況，找出使用少於 3 次的標籤，以及可能重複的標籤組（包括拼寫錯誤），給我清理建議。"

場景 2：多語言標籤整理

"掃描「日本素材」資料夾內的標籤，把包含日文字元的標籤翻譯成中文，先給我輸出對照表，確認後再批次新增。"

場景 3：新增檔案智慧歸檔

"分析最近新增的 10 個檔案，根據檔案類型和我現有的資料夾結構，推薦合適的資料夾路徑和標籤，並說明推薦理由。"

場景 4：建立領域化資料夾結構

"這是一個全新的 Eagle 資源庫，用於整理「遊戲設計」靈感圖。請設計一個包含 5 個頂層分類的資料夾結構，每個分類下 5-10 個子分類，並說明用途和圖示顏色建議。"

系統需求

• Eagle 版本要求：Eagle 4.0 Build 12 (2025-09-14) 或更高版本

• MCP 客戶端：Cursor、Claude Desktop 或其他支援 MCP 協定的 AI 工具

• 推薦 AI 模型：Claude Sonnet 4.5 或更高版本（也支援其他 LLM）

注意事項

⚠️ 重要提示 本外掛目前處於 Beta 測試階段，建議使用前完整備份你的 Eagle 資源庫資料。AI 可能會產生錯誤或意外結果，請在每次執行前仔細審查任務範圍。

安全使用建議：

• ✅ 先分析後執行：讓 AI 先產生變更清單，確認後再套用

• ✅ 從小範圍開始：先在單個資料夾測試，確認效果後再擴大範圍

• ✅ 明確限定範圍：指定資料夾、檔案數量、時間範圍等條件

• ✅ 優先唯讀任務：先用 AI 做分析、統計，再進行批次修改