MCP 接入 AI：用自然语言管理下载任务
2.0 版本引入了对 MCP（Model Context Protocol）的支持：AI Agent 拿到这组工具后，你可以直接用自然语言指挥下载器。这是目前消费级下载工具里相当超前的能力。
开放给 AI 的九个工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
| resolve_task | 解析下载地址，创建任务前返回资源信息与文件列表 |
| create_task | 用解析结果或直接请求创建并启动任务 |
| list_tasks | 查询任务列表，可按 ID 或状态筛选 |
| get_task | 获取单任务的请求、资源、选项与进度全量信息 |
| get_task_status | 获取单任务轻量运行状态与文件级进度 |
| get_task_stats | 获取协议统计（HTTP 连接数 / BT 节点与做种数据） |
| pause_task | 暂停任务 |
| continue_task | 继续已暂停或失败的任务 |
| delete_task | 删除任务，可选同时删除已下载文件 |
能怎么用
接入后对 AI Agent 说一句「帮我下载最新的 Windows 客户端」——Agent 自己调用 resolve_task 解析、create_task 建任务、稍后 get_task_status 回报进度。整条链路不需要你打开下载器界面。
进阶组合：
- 定时场景：让 Agent 结合日程批量提交任务，用 list_tasks 汇报晚间下载队列；
- 筛选场景：resolve_task 先看文件列表再决定下哪个，配合种子内文件挑选的思路；
- 监控场景：get_task_stats 看 BT 节点数据，Agent 判断是否需要换 Tracker。
前置条件与边界
MCP 随 2.0 测试版提供，需要先切到 Beta 渠道，见稳定版与测试版怎么选；AI 能执行删除与下载操作，接入给 Agent 的权限要想清楚——重要数据的删除确认机制靠你的 Agent 侧配置。
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