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.

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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:

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

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:

1. Realice cambios en los archivos Markdown en el directorio docs/ en la rama main

2. Confirme y envíe sus cambios a la rama main

3. 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:

1. Instale las dependencias necesarias:

   pip install mkdocs-material mkdocstrings mkdocstrings-python

2. Ejecute el servidor local:

   mkdocs serve

3. 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.

1. Bifurcar el repositorio

2. Crear una rama de características ( git checkout -b feature/amazing-feature )

3. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add some amazing feature' )

4. Empujar a la rama ( git push origin feature/amazing-feature )

5. 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

• Inspirado en el proyecto OpenBCI

• Construido sobre el marco del Protocolo de Contexto Modelo

• Gracias a las comunidades de investigación en neurociencia e inteligencia artificial

Contacto

Enkhbold Ganbold - Perfil de GitHub

Enlace del proyecto: https://github.com/enkhbold470/bci-mcp