🚀 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
- 安装MkDocs和相关插件：
pip install mkdocs-material mkdocstrings mkdocstrings-python
- 启动文档服务器：
mkdocs serve
- 访问文档：在浏览器中打开
http://localhost:8000
贡献指南
- 创建功能分支：
git checkout -b feature/amazing-feature
- 提交更改：
git commit -m '添加神奇功能'
- 推送到远程仓库：
git push origin feature/amazing-feature
- 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
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├── 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。