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。
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。
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。
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│ BCI Hardware │──────│ BCI Software │──────│ MCP Server │
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│ │
│ AI Applications │
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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。
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- 変更をコミットして
mainブランチにプッシュします - 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:
- 必要な依存関係をインストールします。
pip install mkdocs-material mkdocstrings mkdocstrings-python
- ローカル サーバーを実行します。
- 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。
- リポジトリをフォークする
- 機能ブランチを作成する (
git checkout -b feature/amazing-feature ) - 変更をコミットします (
git commit -m 'Add some amazing feature' ) - ブランチにプッシュする (
git push origin feature/amazing-feature ) - 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