具有模型上下文协议的脑机接口（BCI-MCP）
该项目将脑机接口（BCI）技术与模型上下文协议（MCP）相结合，为神经信号采集、处理和人工智能交互创建了一个强大的框架。
](https://enkhbold470.github.io/bci-mcp/) 
概述
BCI-MCP结合了：
- 脑机接口（BCI）：神经信号的实时采集和处理
- 模型上下文协议（MCP）：标准化的AI通信接口
这种集成使医疗保健、可访问性、研究和人机交互等领域的高级应用成为可能。
主要特点
BCI核心功能
- 神经信号采集：实时捕获大脑活动的电信号
- 信号处理：预处理、提取特征和分类大脑信号
- 命令生成：将解释的大脑信号转换为命令
- 反馈机制：提供反馈以帮助用户改进控制
- 实时操作：以最小的延迟处理大脑活动
MCP集成功能
- 标准化上下文共享：使用MCP将BCI数据与AI模型连接
- 工具曝光：使BCI功能可用于AI应用程序
- 可组合工作流：构建结合BCI信号和AI处理的复杂操作
- 安全数据交换：启用保护隐私的神经数据传输
系统架构
BCI-MCP系统由几个关键组件组成：
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ │ │ │ │ │
│ BCI Hardware │──────│ BCI Software │──────│ MCP Server │
│ │ │ │ │ │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └────────┬────────┘
│
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┌────────▼────────┐
│ │
│ AI Applications │
│ │
└─────────────────┘入门指南
先决条件
- Python 3.10+
- 兼容的EEG硬件（或使用模拟模式进行测试）
- requirements.txt中列出的其他依赖项
安装
# Clone the repository
git clone https://github.com/enkhbold470/bci-mcp.git
cd bci-mcp
# Create a virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt使用Docker
为了更容易设置，你可以使用Docker：
# Build and start all services
docker-compose up -d
# Access the documentation at http://localhost:8000
# The MCP server will be available at ws://localhost:8765基本用法
# Start the MCP server
python src/main.py --server
# Or use the interactive console
python src/main.py --interactive
# List available EEG devices
python src/main.py --list-ports
# Record a 60-second BCI session
python src/main.py --port /dev/tty.usbmodem1101 --record 60高级应用
BCI-MCP集成可实现一系列尖端应用：
医疗保健和可及性
- 辅助技术：使行动不便的人能够控制设备
- 康复：通过实时反馈支持神经康复
- 诊断工具：辅助诊断神经系统疾病
研发
- 神经科学研究：促进大脑功能和认知的研究
- BCI培训：加速学习和适应BCI控制
- 协议开发：建立神经数据交换标准
AI增强界面
- 自适应接口：基于神经信号和人工智能辅助进行调整的界面
- 意图识别：通过神经信号更好地理解用户意图
- 增强沟通：加强与语言障碍者的沟通
文档
项目文档托管在GitHub Pages上：
维护文档
文档是使用带有Material主题的MkDocs构建的。要更新文档，请执行以下操作：
- 对Markdown文件进行更改
docs/目录上main分支 - 提交并推动您的更改
main分支 - GitHub Actions工作流将自动构建更新的文档并将其部署到GitHub Pages
本地文档开发
要在本地处理文档，请执行以下操作：
- 安装所需的依赖项：
pip install mkdocs-material mkdocstrings mkdocstrings-python- 运行本地服务器：
mkdocs serve- 查看文档：http://localhost:8000
项目结构
.
├── docs/ # Documentation files
│ ├── api/ # API Documentation
│ ├── features/ # Feature Documentation
│ ├── getting-started/ # Getting Started Guides
│ └── index.md # Documentation Home Page
├── mkdocs.yml # MkDocs Configuration
└── .github/workflows/ # GitHub Actions Workflows贡献
欢迎投稿！请随时提交拉取请求。
- 分叉存储库
- 创建要素分支(
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改(
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推到分支(
git push origin feature/amazing-feature) - 打开拉取请求
许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。
致谢
联系
恩赫博尔德·甘博尔德-
项目链接：
