脑电信号处理服务

脑电信号处理服务是 enkhbold470 开发的 MCP 服务器：BCI-MCP是一个将脑电信号（EEG）转化为可读数据（如专注度、平静度、注意力等）的服务，适用于神经反馈、状态感知助手。接入两步走：claude mcp add bci-mcp -- npx -y bci-mcp，再把下文配置粘进客户端 mcpServers 段重启即可。

先把话说清楚：脑电信号处理服务不是又一个大模型，而是一个标准的 MCP 服务器。装好之后，你的 AI 客户端多出一组新工具，模型可以按需调用。BCI-MCP是一个将脑电信号（EEG）转化为可读数据（如专注度、平静度、注意力等）的服务，适用于神经反馈、状态感知助手、无障碍辅助和研究原型开发

• 混合部署（平台标签）
• 脑电信号处理（平台标签）
• 神经反馈（平台标签）

两类人最该装：一是想把这个能力接进自己 AI 工作流的开发者；二是已经在用 MCP 生态、想按需拼装能力的折腾型用户。反过来，如果你只需要偶尔手动用它背后的服务，直接开网页就行，不必上 MCP。

动手前确认环境齐了：

• uv（Python 3.10+）：pip install uv。装完跑一下 uvx --version 确认可用。
• Python 3.10+ 与 pip（个别仓库要求 3.11+，以 README 为准）。
• Node.js 18 或更高版本（旧版 npx 跑不动一部分新版 MCP 包）。
• git。
• 一个支持 MCP 的客户端：Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf 任选其一。
• 对应平台的 API Key（第 2 步要用）。

终端里任选一条（不同安装方式，效果等价）：

claude mcp add bci-mcp -- npx -y bci-mcp
claude mcp add bci-mcp -- uvx bci-mcp serve
git clone https://github.com/enkhbold470/bci-mcp.git
pip install -e ".[all,dev]"

第一次用 uvx 启动会现场拉依赖，慢是正常的，别急着 Ctrl+C。

脑电信号处理服务的 README 没给标准 mcpServers JSON，配置入口见 官方文档 的 Usage/Configuration 章节。原则不变：客户端配置文件里加 mcpServers 条目，重启生效。

完全退出客户端再打开（是托盘里真正退出，不是关窗口）。工具列表里出现脑电信号处理服务的工具即接入成功；调用报错的话，先查下面的坑点清单。

• Key 填了但没生效：多半填在了 args 而不是 env 段。客户端日志里看到 Environment variable MCP_AUTH_TOKEN not set 就是这个原因。
• 改了配置没反应：客户端只重启了窗口没退进程。macOS 按 Cmd+Q，Windows 检查托盘。
• JSON 报错打不开客户端：多半是最后多个逗号。粘进任何 JSON 校验器里查一遍再保存。
• 首次调用超时：uvx 冷启动要装依赖，第一次可能超过客户端默认超时。再调一次，通常第二次就快了。