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モデルコンテキストプロトコルを備えた脳コンピュータインターフェース(BCI-MCP)

このプロジェクトでは、脳コンピュータインターフェース (BCI) テクノロジーとモデルコンテキストプロトコル (MCP) を統合して、神経信号の取得、処理、AI 対応のインタラクションのための強力なフレームワークを作成します。

GitHubページ ライセンス: MIT

概要

BCI-MCP は次のものを組み合わせます:

  • 脳コンピュータインターフェース(BCI) :神経信号のリアルタイム取得と処理

  • モデルコンテキストプロトコル(MCP) :標準化されたAI通信インターフェース

この統合により、ヘルスケア、アクセシビリティ、研究、人間とコンピュータの相互作用における高度なアプリケーションが可能になります。

Related MCP server: Healthcare MCP Server

主な特徴

BCIコア機能

  • 神経信号取得:脳活動からの電気信号をリアルタイムで捕捉する

  • 信号処理:脳信号の前処理、特徴抽出、分類

  • コマンド生成: 解釈された脳信号をコマンドに変換する

  • フィードバックメカニズム: ユーザーのコントロールを向上させるためのフィードバックを提供する

  • リアルタイム操作:最小限の遅延で脳活動を処理

MCP統合機能

  • 標準化されたコンテキスト共有:MCPを使用してBCIデータをAIモデルに接続

  • ツール公開:BCI機能をAIアプリケーションで利用できるようにする

  • 構成可能なワークフロー: BCI信号とAI処理を組み合わせた複雑な操作を構築

  • 安全なデータ交換:プライバシーを保護した神経データ伝送を可能にする

システムアーキテクチャ

BCI-MCP システムは、いくつかの主要コンポーネントで構成されています。

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

はじめる

前提条件

  • Python 3.10以上

  • 互換性のある EEG ハードウェア (またはテストにはシミュレーション モードを使用)

  • requirements.txt にリストされている追加の依存関係

インストール

# 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

Dockerの使用

セットアップを簡単にするには、Docker を使用できます。

# 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

基本的な使い方

# 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

高度なアプリケーション

BCI-MCP 統合により、さまざまな最先端アプリケーションが可能になります。

ヘルスケアとアクセシビリティ

  • 支援技術:運動障害のある人がデバイスを制御できるようにする

  • リハビリテーション:リアルタイムフィードバックによる神経学的リハビリテーションのサポート

  • 診断ツール:神経疾患の診断を支援する

研究開発

  • 神経科学研究:脳機能と認知の研究を促進する

  • BCIトレーニング:BCI制御の学習と適応を加速

  • プロトコル開発:神経データ交換の標準を確立する

AI強化インターフェース

  • アダプティブインターフェース:神経信号とAI支援に基づいて調整するインターフェース

  • 意図認識:神経信号を通じてユーザーの意図をより深く理解する

  • 補助的コミュニケーション:言語障害のある人のための強化されたコミュニケーション

ドキュメント

プロジェクトのドキュメントは、GitHub Pages のhttps://enkhbold470.github.io/bci-mcp/でホストされています。

ドキュメントの維持

ドキュメントはMkDocsとMaterialテーマを使用して作成されています。ドキュメントを更新するには、以下の手順に従ってください。

  1. mainブランチのdocs/ディレクトリにある Markdown ファイルに変更を加える

  2. 変更をコミットしてmainブランチにプッシュします

  3. GitHub Actionsワークフローは、更新されたドキュメントを自動的にビルドしてGitHub Pagesにデプロイします。

ローカルドキュメントの開発

ドキュメントをローカルで操作するには:

  1. 必要な依存関係をインストールします。

    pip install mkdocs-material mkdocstrings mkdocstrings-python
  2. ローカル サーバーを実行します。

    mkdocs serve
  3. ドキュメントはhttp://localhost:8000で参照できます。

プロジェクト構造

. ├── 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

貢献

貢献を歓迎します!お気軽にプルリクエストを送信してください。

  1. リポジトリをフォークする

  2. 機能ブランチを作成する ( git checkout -b feature/amazing-feature )

  3. 変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )

  4. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )

  5. プルリクエストを開く

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

接触

Enkhbold Ganbold - GitHub プロフィール

プロジェクトリンク: https://github.com/enkhbold470/bci-mcp

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security - not tested
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license - not found
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quality - not tested

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/enkhbold470/bci-mcp'

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