带有模型上下文协议的脑机接口(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,为神经信号采集、处理和人工智能交互创建一个强大的框架。
概述
BCI-MCP 结合了:
- 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AI通信接口
这种集成使得医疗保健、无障碍、研究和人机交互等领域的高级应用成为可能。
主要特点
BCI 核心功能
- 神经信号采集:实时捕捉大脑活动的电信号
- 信号处理:预处理、提取特征和分类脑信号
- 命令生成:将解释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
- 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
- 工具曝光:让 BCI 功能可用于 AI 应用程序
- 可组合工作流程:构建结合 BCI 信号和 AI 处理的复杂操作
- 安全数据交换:实现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:
入门
先决条件
- 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
使用 Docker
为了更容易设置,您可以使用 Docker:
基本用法
高级应用程序
BCI-MCP 集成支持一系列尖端应用:
医疗保健和无障碍
- 辅助技术:使行动不便人士能够控制设备
- 康复:通过实时反馈支持神经康复
- 诊断工具:辅助诊断神经系统疾病
研究与开发
- 神经科学研究:促进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:建立神经数据交换标准
人工智能增强界面
- 自适应界面:根据神经信号和人工智能辅助进行调整的界面
- 意图识别:通过神经信号更好地理解用户意图
- 增强沟通:增强言语障碍人士的沟通能力
文档
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
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项目结构
贡献
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执照
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。
致谢
接触
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该框架将脑机接口技术与模型上下文协议相结合,实现实时神经信号处理和人工智能交互,用于医疗保健、无障碍和研究应用。
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