脑机接口与模型上下文协议 (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，创建了一个强大的框架，用于神经信号采集、处理以及基于AI的交互。

概述

BCI-MCP 结合了以下两个方面：

• 脑机接口 (BCI)：实时采集和处理神经信号
• 模型上下文协议 (MCP)：标准化的人工智能通信接口

这种集成使得在医疗保健、可访问性、研究和人机交互等领域实现高级应用成为可能。

主要功能

BCI 核心功能

• 神经信号采集：实时捕获来自大脑活动的电信号
• 信号处理：预处理、提取特征并分类脑信号
• 命令生成：将解释后的脑信号转换为命令
• 反馈机制：提供反馈以帮助用户提高控制能力
• 实时操作：以最小延迟处理大脑活动

MCP 集成功能

• 标准化上下文共享：使用MCP将BCI数据与AI模型连接起来
• 工具暴露：使BCI功能可用于AI应用程序
• 可组合工作流：结合BCI信号和AI处理构建复杂操作
• 安全的数据交换：启用隐私保护的神经数据传输

系统架构

BCI-MCP系统由几个关键组件组成：

┌─────────────────┐      ┌─────────────────┐      ┌─────────────────┐
│                 │      │                 │      │                 │
│  BCI Hardware   │──────│  BCI Software   │──────│   MCP Server    │
│                 │      │                 │      │                 │
└─────────────────┘      └─────────────────┘      └────────┬────────┘
                                                           │
                                                           │
                                                  ┌────────▼────────┐
                                                  │                 │
                                                  │  AI Applications │
                                                  │                 │
                                                  └─────────────────┘

入门指南

前提条件

• 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

为了更方便地设置，您可以使用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集成支持一系列前沿应用：

医疗保健与可访问性

• 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系统康复
• 诊断工具：辅助诊断神经系统疾病

研究与发展

• 神经科学研究：促进对大脑功能和认知的研究
• BCI训练：加速学习和适应BCI控制
• 协议开发：建立神经数据交换的标准

AI增强界面

• 自适应界面：根据神经信号和AI协助调整的界面
• 意图识别：通过神经信号更好地理解用户意图
• 增强沟通：为有言语障碍的人提供增强的沟通方式

文档

请注意，原文中的代码块部分（#0, #1, #2, #3）保持不变，因为这些代表具体的代码或指令，通常不需要翻译。如果你需要进一步的帮助来填充这些部分，请告诉我！

项目文档托管在 GitHub Pages 上：https://enkhbold470.github.io/bci-mcp/

维护文档

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本地文档开发

要在本地处理文档：

1. 安装所需的依赖项：

   pip install mkdocs-material mkdocstrings mkdocstrings-python
   

2. 运行本地服务器：

   mkdocs serve
   

3. 在 http://localhost:8000 查看文档

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

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3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到该分支 (git push origin feature/amazing-feature)
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许可证

本项目根据 MIT 许可证发布 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 受 OpenBCI 项目的启发
• 基于 Model Context Protocol 框架构建
• 感谢神经科学和人工智能研究社区

联系方式

Enkhbold Ganbold - GitHub Profile

项目链接: https://github.com/enkhbold470/bci-mcp