Interfaz cerebro-computadora con protocolo de contexto de modelo (BCI-MCP)
Este proyecto integra la tecnología de interfaz cerebro-computadora (BCI) con el protocolo de contexto de modelo (MCP) para crear un marco poderoso para la adquisición, el procesamiento y las interacciones habilitadas por IA de señales neuronales.
Descripción general
BCI-MCP combina:
- Interfaz cerebro-computadora (BCI) : adquisición y procesamiento de señales neuronales en tiempo real
- Protocolo de contexto de modelo (MCP) : interfaz de comunicación de IA estandarizada
Esta integración permite aplicaciones avanzadas en atención médica, accesibilidad, investigación e interacción persona-computadora.
Características principales
Características principales de BCI
- Adquisición de señales neuronales : captura señales eléctricas de la actividad cerebral en tiempo real
- Procesamiento de señales : preprocesar, extraer características y clasificar señales cerebrales
- Generación de comandos : convertir las señales cerebrales interpretadas en comandos
- Mecanismos de retroalimentación : proporcionar retroalimentación para ayudar a los usuarios a mejorar el control
- Operación en tiempo real : procesa la actividad cerebral con un retraso mínimo
Funciones de integración de MCP
- Intercambio de contexto estandarizado : conecte datos de BCI con modelos de IA mediante MCP
- Exposición de herramientas : hacer que las funciones de BCI estén disponibles para las aplicaciones de IA
- Flujos de trabajo componibles : cree operaciones complejas combinando señales BCI y procesamiento de IA
- Intercambio seguro de datos : permite la transmisión de datos neuronales preservando la privacidad
Arquitectura del sistema
El sistema BCI-MCP consta de varios componentes clave:
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
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│ BCI Hardware │──────│ BCI Software │──────│ MCP Server │
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│ AI Applications │
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Empezando
Prerrequisitos
- Python 3.10+
- Hardware EEG compatible (o utilice el modo simulado para realizar pruebas)
- Dependencias adicionales enumeradas en requirements.txt
Instalación
# 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
Usando Docker
Para una configuración más sencilla, puedes usar 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
Uso básico
# 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
Aplicaciones avanzadas
La integración BCI-MCP permite una gama de aplicaciones de vanguardia:
Atención sanitaria y accesibilidad
- Tecnología de asistencia : permitir que las personas con problemas de movilidad controlen dispositivos
- Rehabilitación : Apoye la rehabilitación neurológica con retroalimentación en tiempo real
- Herramientas de diagnóstico : Ayudan a diagnosticar afecciones neurológicas.
Investigación y desarrollo
- Investigación en neurociencia : facilitar los estudios sobre la función cerebral y la cognición
- Capacitación BCI : Acelere el aprendizaje y la adaptación al control BCI
- Desarrollo de protocolos : establecer estándares para el intercambio de datos neuronales
Interfaces mejoradas con IA
- Interfaces adaptativas : interfaces que se ajustan en función de señales neuronales y asistencia de IA.
- Reconocimiento de intenciones : mejor comprensión de la intención del usuario a través de señales neuronales
- Comunicación aumentativa : comunicación mejorada para personas con discapacidades del habla
Documentación
La documentación del proyecto está alojada en GitHub Pages en: https://enkhbold470.github.io/bci-mcp/
Mantenimiento de la documentación
La documentación se creó con MkDocs y el tema Material. Para actualizar la documentación:
- Realice cambios en los archivos Markdown en el directorio
docs/ en la rama main - Confirme y envíe sus cambios a la rama
main - El flujo de trabajo de Acciones de GitHub creará e implementará automáticamente la documentación actualizada en las páginas de GitHub.
Desarrollo de documentación local
Para trabajar con la documentación localmente:
- Instale las dependencias necesarias:
pip install mkdocs-material mkdocstrings mkdocstrings-python
- Ejecute el servidor local:
- Ver la documentación en: http://localhost:8000
Estructura del proyecto
.
├── 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
Contribuyendo
¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.
- Bifurcar el repositorio
- Crear una rama de características (
git checkout -b feature/amazing-feature ) - Confirme sus cambios (
git commit -m 'Add some amazing feature' ) - Empujar a la rama (
git push origin feature/amazing-feature ) - Abrir una solicitud de extracción
Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.
Expresiones de gratitud
Enkhbold Ganbold - Perfil de GitHub
Enlace del proyecto: https://github.com/enkhbold470/bci-mcp