BCI MCP (Brain Computer Interface)

🚀 脑机接口与模型上下文协议集成系统 (BCI-MCP)

本项目创新性地将脑机接口（BCI）技术与模型上下文协议（MCP）深度融合，打造出一个功能强大的框架，可高效实现神经信号的采集、处理，以及AI辅助交互，为多个领域带来了全新的应用可能。

🚀 快速开始

安装依赖

1. 安装MkDocs和相关插件：

pip install mkdocs-material mkdocstrings mkdocstrings-python

2. 启动文档服务器：

mkdocs serve

3. 访问文档：在浏览器中打开 http://localhost:8000

贡献指南

1. 创建功能分支：

git checkout -b feature/amazing-feature

2. 提交更改：

git commit -m '添加神奇功能'

3. 推送到远程仓库：

git push origin feature/amazing-feature

4. 提出Pull Request

✨ 主要特性

BCI核心功能

• 神经信号采集：能够实时捕获并处理脑电信号，为后续分析提供精准数据。
• 数据处理：对采集到的神经信号进行深入分析和转换，挖掘其中的有效信息。
• 命令生成：将复杂的神经信号转化为可执行的控制指令，实现人机交互。
• 实时操作：在毫秒级别内完成信号处理和响应，确保系统的高效运行。

MCP协议功能

• 模型交互：与外部AI系统建立稳定连接，实现数据和信息的共享。
• 上下文管理：灵活处理多任务场景下的状态切换，保障系统的流畅运行。
• 数据通信：实现神经信号与机器指令的无缝对接，提高交互效率。
• 错误恢复：在异常情况下能够迅速恢复，维持系统的稳定运行。

📚 详细文档

概述

BCI - MCP集成了以下两大关键功能：

• 脑机接口（BCI）：可实时采集和处理神经信号。
• 模型上下文协议（MCP）：提供标准化的人工智能通信接口。

这种创新的集成方式使得该系统在医疗保健、辅助技术、研究以及人机交互等多个领域都能实现高级应用。

系统架构

.
├── docs/                  # 文档目录
│   ├── api/               # API文档
│   ├── features/          # 功能文档
│   ├── getting-started/   # 入门指南
│   └── index.md           # 主页文档
├── mkdocs.yml             # MkDocs配置文件
└── .github/workflows/     # GitHub Actions工作流

项目结构

.
├── docs/                  # 文档目录
│   ├── api/               # API文档
│   ├── features/          # 功能文档
│   ├── getting-started/   # 入门指南
│   └── index.md           # 主页文档
├── mkdocs.yml             # MkDocs配置文件
└── .github/workflows/     # GitHub Actions工作流

📄 许可证

本项目采用MIT许可证，详细内容请查看LICENSE文件。

致谢

• 向OpenBCI项目表示衷心感谢。
• 本项目基于模型上下文协议框架构建。
• 感谢神经科学和AI研究社区的无私贡献。