Is your feature request related to a problem? Please describe.
在 API 逆向分析中，请求体或响应体中经常包含高强度的加密字段。目前依靠手动复制这些密文到外部工具（或交给 AI）去猜测加密算法，操作极其繁琐。虽然 Reqable 提供了 MCP 服务，但其配置过重，且主要依赖轮询式的数据拉取，不适合毫秒级的实时密文捕获与自动化分析。
Describe the solution you'd like
建议 Reqable 在桌面版提供一个极其轻量的只读数据隧道（如本地 WebSocket Server 或 Server-Sent Events API）。
该接口仅负责一件事：将命中特定规则（或所有拦截到）的 HTTP/HTTPS 流量，以标准 JSON 格式向外广播。
开发者可以编写几十行的外部脚本订阅该隧道，当提取到未知密文字段时，自动对接大模型 API 进行加密特征分析、算法推演，甚至联动本地的高级解密引擎进行还原。
Describe alternatives you've considered
利用现有的 Python 脚本注入功能在 Reqable 内部发起网络请求去调用 AI，但这种方式会阻塞抓包主线程，且不便于引入外部复杂的解密工具链（如编译好的原生二进制破解模块）。
Additional context
这种“Reqable 负责纯粹的数据拦截广播，外部脚本负责 AI 交互与密码推演”的彻底解耦架构，能以极低的开发成本，赋予 Reqable 无限的自动化分析潜力。
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在 API 逆向分析中，请求体或响应体中经常包含高强度的加密字段。目前依靠手动复制这些密文到外部工具（或交给 AI）去猜测加密算法，操作极其繁琐。虽然 Reqable 提供了 MCP 服务，但其配置过重，且主要依赖轮询式的数据拉取，不适合毫秒级的实时密文捕获与自动化分析。
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该接口仅负责一件事：将命中特定规则（或所有拦截到）的 HTTP/HTTPS 流量，以标准 JSON 格式向外广播。
开发者可以编写几十行的外部脚本订阅该隧道，当提取到未知密文字段时，自动对接大模型 API 进行加密特征分析、算法推演，甚至联动本地的高级解密引擎进行还原。
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利用现有的 Python 脚本注入功能在 Reqable 内部发起网络请求去调用 AI，但这种方式会阻塞抓包主线程，且不便于引入外部复杂的解密工具链（如编译好的原生二进制破解模块）。
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