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。

┌─────────────────┐      ┌─────────────────┐      ┌─────────────────┐
│                 │      │                 │      │                 │
│  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。

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。
mkdocs serve
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

OpenBCIプロジェクトに触発されて
モデルコンテキストプロトコルフレームワーク上に構築
神経科学とAI研究コミュニティに感謝

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

BCI-MCP Server

Integrations