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MNE-MCP

MNE-MCP

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github.com/Exekiel179科学・教育122 週間前に更新
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MNE-MCP について

MNE-MCPは、MNE-Pythonを使ってEEG、MEG、sEEG、ECoG、fNIRSの記録を対話的に解析するMCPサーバーです。永続セッションで構造化された解析ツールと広範なMNE APIへのアクセスを提供し、図と解析コードを保存して確認できます。

主な機能

  1. 01神経生理記録の読み込みと処理
  2. 02信号のフィルタリング、エポック化、平均化
  3. 03ICAと時間周波数解析
  4. 04ソース、結合性、デコーディング解析
  5. 05図とエクスポート結果の保存
  6. 06永続セッションでMNE APIコードを実行

活用シーン

  1. 01記録のPSDとセンサープロットを確認
  2. 02フィルタリングとICAでアーティファクトを除去
  3. 03エポックとERPトポマップを生成
  4. 04解析図と対応するコードをアーカイブ

MCP 対応

MCPクライアントに41個の構造化MNE-Pythonツールを提供し、永続セッションで解析を継続できます。広範なAPIにアクセスするmne_run_codeも備え、プロットツールは確認用のPNGを保存します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "exekiel179-mne": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mne-mcp"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドuvx mne-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypimne-mcp0.2.2

ツール

41

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

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詳細

MNE-MCP

CI License: MIT Python 3.12+ MCP

英語 | 简体中文

AI アシスタントが、人間の神経生理学データ（EEG、MEG、sEEG、ECoG、fNIRS）を分析するための MNE-Python に、直接対話形式でアクセスできるようにする Model Context Protocol（MCP） サーバーです。

分析内容を自然な言葉で説明すると、MNE-MCP が記録データを読み込み、MNE パイプライン（フィルタリング、ICA、エポック化、ERP/ERF の平均化、時間周波数解析、コードによるソースレベル解析）を実行し、図を保存して、結果を説明します。

Claude Code、Codex、PsyClaw、opencode で動作します。同梱のエージェント スキル（mne-analyst、mne-mcp-guard）に加え、信頼性の高いアーカイブ可能なワークフローを実現する、懐疑的な視点を持つ 分析スイート（mne-methodology-critic とカテゴリ別スキル）と組み合わせて使用できます。

MNE-Python に MCP を使う理由

MNE の分析は 状態を保持し、視覚的に行うもの であり、一度きりの統計バッチ処理とは異なります。

  • Raw 記録データを一度読み込み、その後、フィルタリング → 再参照 → ICA の適合 → エポック化 → 平均化 → 時間周波数解析を実行します。各ステップでメモリ上の大きなオブジェクトが変更されます。MNE-MCP は 1 つの永続セッション を維持するため、ステップごとに記録データを再読み込みする必要がありません。
  • あらゆる判断は、PSD、センサーマップ、ICA 成分、ERP などを 目で見て 行います。すべてのプロットツールが PNG を保存し、アシスタントが読み取って解釈できます。
  • MNE には大規模な Python API があります。MNE-MCP は、一般的なパイプラインと高度な分析（ソース局在、コネクティビティ、デコーディング）を網羅する 41 個の構造化ツール に加え、同じライブセッションで MNE API 全体にアクセスできる mne_run_code という代替手段を提供します。
  • 既定値（電源周波数、モンタージュ、フィルターバンド、除外しきい値、ICA 設定、エポック範囲、ディレクトリ、タイムアウト）は、対話型の mne-mcp configure ウィザードで ユーザーが設定できます。

要件

  • Python 3.12+（パッケージの上限バージョン制限なし。全テストの基準バージョン：3.12）
  • Git
  • Claude Code、Codex、PsyClaw、opencode、またはその他の MCP クライアント

クロスプラットフォーム対応：クローズドなエンジンとは異なり、MNE-Python は純粋な Python で実装されているため、分析ツールは Windows、macOS、Linux で動作します。

インストール

別途提供されているネイティブ C++ プレビューをお探しですか？MNE-CPP MCP のインストールと機能をご覧ください。 明示的なネイティブランタイムのセットアップと、関連スキルの登録が含まれるようになりました。 ここで説明する MNE-Python 分析バックエンドの代替ではありません。

エージェントを使ったインストール

ターミナルにアクセスできるコーディングエージェントに、以下を送信してください。

https://github.com/Exekiel179/MNE-MCP/blob/v0.4.4/INSTALL_AGENT.md に従って、既存の MNE 環境に MNE-MCP とすべての関連スキルをインストールし、現在のクライアントを設定して、結果を確認してください。

エージェントは環境を確認し、必要に応じて不足している MNE／コアライブラリをインストールしたうえで、軽量インターフェースと 14 個すべてのスキルをインストールし、選択したクライアントを登録します。クライアントの再起動が必要です。環境の確認と検証については、インストールガイドをご覧ください。

手動インストール

既存の Python 3.12+ MNE 環境を有効にしてから、軽量インターフェースをインストールします。

python -m pip install mne-mcp
mne-mcp setup

インストールすると、mne-mcp コマンド（Windows では mne-mcp.exe）が作成されます。 python -m mne_mcp setup も同等の診断コマンドとして引き続き使用できます。

リリースのダウンロード先：最新リリース。 ダウンロードしたソースアーカイブを使用する場合は、展開して、そのディレクトリで python -m pip install . を実行します。 セットアップでは、スキルを含む 4 つのクライアントすべてがデフォルトで設定されます。PsyClaw のみを設定するには、 mne-mcp setup --clients psyclaw を使用します。claude、codex、opencode もサポートされています（カンマ区切り）。セットアップ後にクライアントを再起動してください。PsyClaw では /reload がサポートされています。 MNE と科学計算ライブラリはユーザーが管理します。このパッケージをインストールしても、これらはインストールされません。 依存関係とトラブルシューティングについては、インストール手順をご覧ください。

設定

修復または再設定

既存のインストールを更新するには、python -m pip install --upgrade mne-mcp を実行します。 同じ MNE 環境で mne-mcp setup --clients codex を実行します。 セットアップでは、そのインタープリターを正確に登録し、選択したクライアント用に同梱のスキルをインストールします。 更新前に、既存の設定ファイルとスキルファイルがバックアップされます。

PsyClaw の検証

PsyClaw の登録では ~/.psyclaw/mcp/mne.json が作成され、14 個すべてのスキルとリファレンスが ~/.psyclaw/skills に保存されます。セットアップでは、実際の MCP ハンドシェイク、ツールの検出、 mne_check_status を確認します。保存された PsyClaw コマンドも再度確認します。

mne-mcp verify --client psyclaw

この確認では、登録を変更せずに保存済みのコマンドを検証します。connected と mne_available は別々の項目です。軽量サーバーは、MNE がインストールされていなくても接続できます。 /reload の後、PsyClaw にサーバー mne のツール一覧を表示させ、mne_check_status を呼び出します。 同じ ID を持つプロジェクトの .psyclaw/mcp/*.json エントリーは、ユーザー設定より優先されます。 セットアップ時の確認では、すでに実行中のチャットが再読み込みされたとは判断しません。

環境変数（任意の .env）
MNE_MCP_TIMEOUT=300          # per-operation timeout (s); raise for ICA / TFR / large files
MNE_MCP_RESULTS_DIR=...      # where figures + exported objects are saved
MNE_MCP_DATA_DIR=...         # default directory mne_list_files scans
解析のデフォルト値を設定（対話型ウィザード）

構造化ツールがフォールバックで使用するデフォルト値を設定します。商用電源周波数（50/60 Hz）、デフォルトの モンタージュ、フィルターバンド、EEG の除外しきい値、ICA の手法／成分数、エポック区間、ディレクトリ、 タイムアウトを設定できます。

mne-mcp configure            # interactive prompts (Enter keeps current value)
mne-mcp configure --show     # print current defaults
mne-mcp configure --reset    # back to built-in defaults
mne-mcp configure --set line_freq=60 default_montage=biosemi64 reject_eeg_uv=120   # non-interactive

デフォルト値は ~/.mne-mcp/config.json に保存されます（MNE_MCP_CONFIG でパスを上書きできます）。実行時の優先順位は 環境変数 > 設定ファイル > 組み込み値 です。セッション中に mne_get_config ツールを使って有効な設定を確認できます。変更を反映するには、MCP サーバーを再起動してください。

スキル

セットアップでは、リファレンスを含む 14 個すべてのスキルが、選択したクライアントのスキルディレクトリにインストールされます。 Claude には方法論レビューのサブエージェントも追加されます。ほかのクライアントでは、方法論批評スキルが使用されます。 パッケージを更新した後は、セットアップを再実行してください。

使用方法

実行したい内容をそのまま説明してください。

加载 sub-01_raw.fif，看一下功率谱

对 raw 做 1–40 Hz 带通、50 Hz 陷波，然后跑 ICA 去眼电

Epoch around the 'target' trigger, -0.2 to 0.8 s, average it, and show the ERP topomaps at 100/200/300 ms

アシスタントは次の処理を行います。

  1. 機能を確認する（mne_check_status）
  2. 記録データを永続セッションに読み込む
  3. パイプラインを段階的に実行し、図を PNG として表示する
  4. 各結果をわかりやすい言葉で解釈する
  5. 図と同等の MNE コードを mne_result/ に保存する

出力

各プロットツールは PNG を結果ディレクトリに保存し、そのパスを返します。

> Figure: `C:\...\mne-mcp\results\psd_01.png`

mne-analyst スキルがインストールされている場合、結果とそれを生成した正確な MNE コードが、作業ディレクトリの mne_result/ に（連番付きで）保存されるため、解析を完全に再現できます。

利用可能なツール（41）

ステータスとセッション（7）

mne_check_status · mne_session_info · mne_describe · mne_get_info · mne_reset_session · mne_run_code · mne_get_config

データ入出力（2）

mne_list_files · mne_load_raw

前処理（7）

mne_filter · mne_resample · mne_crop · mne_set_montage · mne_set_reference · mne_mark_bad_channels · mne_interpolate_bads

可視化（3）

mne_plot_psd · mne_plot_raw · mne_plot_sensors

ICA（4）

mne_fit_ica · mne_plot_ica_components · mne_plot_ica_sources · mne_apply_ica

イベント／エポック／ERP（7）

mne_find_events · mne_events_from_annotations · mne_make_epochs · mne_plot_epochs_image · mne_average_evoked · mne_plot_evoked · mne_plot_topomap

時間周波数解析（2）

mne_compute_tfr（Morlet／マルチテーパー、カスタムサイクル、ITC、試行パワー、ベースライン） · mne_tfr_morlet

高度な解析（8）

mne_decode（MVPA） · mne_connectivity · mne_compute_connectivity（バンド、ペア、推定器） · mne_compute_noise_cov · mne_make_forward · mne_apply_inverse · mne_plot_source_estimate

mne_decoding_group_test は、参加者単位の max-T またはクラスター補正済みの推論を提供します。 デコーディングレポートでは、数値的な根拠、手法、解釈、制限事項、科学的レビューが必要な結果の草案を個別に示します。コードによる回避策は、MNE API のすべてを検証済みの構造化された形式で網羅するものではありません。

エクスポート（1）

mne_save

BIDS、独自の統計解析、ビームフォーマー、autoreject など、まだ対応していない機能は、同じライブセッション内の mne_run_code から利用できます。パラメーターの詳細については、TOOLS_REFERENCE.md をご覧ください。高度な機能に必要な依存関係は機能ごとに確認され、同梱されていません。

開発

# Compile check
python -m compileall src/mne_mcp

# Run tests
pytest

# CLI commands
mne-mcp status            # Check environment
mne-mcp setup --clients codex # Register in Codex + install skills

ライセンス

MIT — LICENSE をご覧ください

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。