想像してみてください。AIに一言言うだけで：

「今月のプロジェクト素材を整理して」

AIが自動的にあなたのEagle素材ライブラリを分析し、整理手順を計画し、そして実際に操作を実行してくれます。これがAI Agent + Eagle MCPの体験です。

AI Agentが「実際に作業」できるとは？

従来のAIは「質問に答える」ことしかできませんでした。
しかし今、AI Agentが登場しました：自然言語を理解するだけでなく、ツールを呼び出し、実際にタスクを完了できます。

AI Agentの背後にある鍵となるのは、モデルコンテキストプロトコル（Model Context Protocol、略称MCP）と呼ばれるオープン標準です。これによりAIとアプリケーション間に汎用的な橋渡しが構築され、AIがデータの読み書きや処理フローの実行が可能になります。ウィキペディア

EagleでAIが実際に素材ライブラリを整理する方法は？

Eagle 5.0はMCPインターフェースを提供し、AI Agent（例：ChatGPT、Claude等のMCP対応モデル）が以下のことを実行できます：

条件による素材のフィルタリング
自動分類とタグ付け
重複素材の検出と最適版の保持
素材分析レポートの生成

これらの操作はすべて、プログラミングやコマンドの学習なしに、簡潔な自然言語で直接指示できます。

これがあなたにとって何を意味するか？

自然言語で以下が可能になります：

乱雑なタグの整理
素材ライブラリの重要ファイルの抽出
デザイントレンドと素材使用状況の分析

AIはもはや単なる「チャットボット」ではありません。本当にあなたのEagleアシスタントになることができます。

すぐに有効化したいですか？

AI AgentをEagleに実際に接続して使用したい場合は、
こちらの記事をご覧ください：

👉 Eagle MCPサーバー設定ガイド
https://cn.eagle.cool/support/article/eagle-mcp-server

この記事は完全なMCP設定と使用説明で、AI AgentをEagleに接続し制御する方法を教えています。

AI Agent × MCP：自然言語で Eagle 素材ライブラリを整理する