psychopy-mcp

psychopy-mcp

An MCP server that enables Claude Code/Codex to directly control PsychoPy for designing, running, and analyzing psychology experiments with literature-calibrated paradigms.

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README

PsychoPy MCP

license python platform MCP paradigms

Claude Code / Codex 直接操作并接管 PsychoPy 的 MCP 服务器 —— 用自然语言设计、运行、读取心理学实验,且自动遵循前人文献的范式参数

Claude/Codex 用自己的文件工具读写实验脚本(.py);本服务器提供这些工具做不到的 PsychoPy 专属能力:内省、静态校验、运行实验、编译 Builder 文件、驱动常驻交互窗口,以及一套文献校准的经典范式库

快速上手见 QUICK_START.md,工具清单见 TOOLS_REFERENCE.md

演示 Demo

一句话「用 Stroop 范式跑个实验再分析」即可走完:生成(文献校准)→ 运行(真实开窗)→ 自动分析出图

刺激呈现(不一致试次:蓝色墨水的"RED") 自动分析(Stroop 效应 = 131 ms)
stimulus analysis

架构

Claude Code / Codex
      │  (MCP / stdio JSON-RPC)
      ▼
  psychopy_mcp/server.py  ──FastMCP──┐
      │                              │ subprocess (psychopy venv)
      │   paradigms/  (引擎+15范式)   ├── run_experiment   → 运行 *.py 实验
      │   runner/     (常驻窗口)      ├── scaffold_paradigm → 生成文献校准实验
      │   analysis/web (分析/网页)    └── validate / compile / live
      ▼
 .venv (Python 3.10 + PsychoPy 2026.1.3)
  • psychopy_mcp/server.py —— MCP 服务器(FastMCP),暴露全部 21 个工具。
  • psychopy_mcp/paradigms/ —— 文献校准范式库:共享 engine.py(phase 引擎)+ 每范式一个模块(SPEC + build_trials)+ custom.py(对话式自定义范式)。
  • psychopy_mcp/runner/live_session.py —— 常驻子进程,持有 PsychoPy Window,按行收发 JSON,实现"实时接管"。
  • workspace/ —— 脚手架/运行/数据的默认工作目录(相对路径解析到这里)。

工具一览

分组 工具 作用
内省 env_info 报告解释器/版本/安装路径,先调它确认环境连通
内省 list_components 列出可用的 visual 刺激类与 Builder 组件
内省 api_help 返回任意 PsychoPy 符号的签名+文档(如 visual.TextStim
范式 list_paradigms 列出内置的「文献校准」经典范式
范式 get_paradigm 返回某范式的完整规范(设计/固定的字号位置/时序/引用)
范式 scaffold_paradigm 按文献规范生成可运行实验脚本(各条件字号/位置一致,杜绝 NL 自由发挥导致的偏差)
范式 create_custom_paradigm 对话式定义并保存自定义范式(之后像内置范式一样用)
创作 scaffold_experiment 从模板生成 coder/builder 起始文件
创作 validate_script 静态检查:语法 + import 解析(不运行、不开窗)
执行 run_experiment 以子进程运行实验,捕获 stdout/stderr + 新增数据文件
执行 list_data / read_data 列出/读取 csv/tsv/log/psydat/xlsx 数据
分析 analyze_data 算范式的标准效应(Stroop效应/搜索斜率/SSRT/d′/ANT网络分等)+ 出图
联动 export_for_spss 导出 SPSS 可直接导入的整洁/聚合 CSV(配合 SPSS-MCP 一站式统计)
网页 export_web 把范式导出成 Builder .psyexp + PsychoJS .js,上 Pavlovia 做线上实验
Builder read_psyexp .psyexp 解析成结构化摘要(flow/routines/params)
Builder compile_psyexp .psyexp 编译成可运行的 .py
实时接管 live_start 打开常驻窗口
实时接管 live_cmd 发命令:present_text/image/shape、flip、wait_keys、screenshot、exec、info
实时接管 live_status / live_stop 查询/关闭常驻窗口

安装

一键(Windows):

install.bat

创建 .venv、安装 PsychoPy + 本包、并自动注册到 Claude Code。

手动:

python -m venv .venv
.venv\Scripts\python -m pip install -e .
.venv\Scripts\python -m psychopy_mcp.cli configure-claude

项目自带 .mcp.json(用 python -m psychopy_mcp.server 启动),在本目录打开 Claude Code 即自动加载。Codex 用同样的 command/args 即可。CLI 还提供 psychopy-mcp serve|list|configure-claude

典型工作流

批处理实验(最常用)

env_info()                              # 1. 确认环境
scaffold_experiment("stroop")           # 2. 生成 workspace/stroop.py
   …用文件工具编辑 stroop.py…
validate_script("stroop.py")            # 3. 静态校验
run_experiment("stroop.py")             # 4. 运行(开窗)并收数据
list_data() / read_data("data/xxx.csv") # 5. 看结果

实时接管窗口(边做边看)

live_start(size=[1024,768])
live_cmd("present_text", {"text":"Hello", "wait_keys":["space"]})
live_cmd("present_shape", {"shape":"circle", "size":0.3, "fillColor":"red"})
live_cmd("screenshot", {"filename":"shot.png"})
live_stop()

Builder 文件

read_psyexp("templates/experiment.psyexp")   # 看结构
compile_psyexp("templates/experiment.psyexp") # 编译成 .py 再 run_experiment

文献校准(关键设计)

自然语言搭建实验最大的隐患:模型每次会自己瞎编字号、刺激位置、时序、配色,导致和已发表范式不可比。paradigms/ 把经典范式的规范参数固化下来(含引用),所有条件共享同一套字号与居中位置——拥挤/不一致这类错误从根上不可能出现。

list_paradigms()                    # 看 14 个校准范式
get_paradigm("stroop")              # 看完整规范 + 引用(Stroop 1935; MacLeod 1991)
scaffold_paradigm("stroop", "exp1") # 生成 144 试次平衡版(con=incon=neutral=48)
scaffold_paradigm("nback", "wm1", {"n": 3})   # 可传参数覆盖默认

所有范式都跑在共享的 phase 引擎paradigms/engine.py)上:每个范式 = 一串 trial,每个 trial = 一串 phase(注视/线索/刺激/反应)。字号、位置、配色统一来自该范式的 SPEC结构上保证各条件一致

key 范式 关键引用 默认试次
stroop Colour–Word Stroop Stroop 1935; MacLeod 1991 144
flanker Eriksen Flanker Eriksen & Eriksen 1974 240
simon Simon Simon & Rudell 1967 160
gonogo Go/No-Go Wessel 2018 100
posner Posner 空间线索 Posner 1980 40
stopsignal 停止信号(SSRT, 自适应阶梯) Logan & Cowan 1984; Verbruggen 2019 128
ant 注意网络测验 ANT Fan et al. 2002 48–96
nback N-back 工作记忆 Kirchner 1958; Owen 2005 30
sternberg Sternberg 记忆扫描 Sternberg 1966 40
visualsearch 视觉搜索(特征/合取) Treisman & Gelade 1980 60
taskswitch 线索化任务切换 Meiran 1996; Monsell 2003 64
lexdecision 词汇判断 Meyer & Schvaneveldt 1971 144
mentalrotation 心理旋转(2D 字符变体) Shepard & Metzler 1971 80
dotprobe 点探测(注意偏向) MacLeod, Mathews & Tata 1986 48

词汇判断/点探测内置的是小词表,正式研究请替换为 SUBTLEX/ELP 等规范词库;心理旋转默认用 2D 字符变体,需要原版 3D 立方体图请放入图片素材并把刺激改为 kind="image"

线上实验(Pavlovia / PsychoJS)

只有 Builder .psyexp 能自动转成 JavaScript 在浏览器跑(纯 Coder 脚本不行)。export_web 帮你把范式导出成 .psyexp + .js + 条件文件:

export_web("stroop")   # → workspace/web_stroop/{*.psyexp, *.js, *_conditions.csv}

把该文件夹上传到 Pavlovia(或在 PsychoPy Builder 里 Sync)即可招募线上被试。

目前支持「单文字刺激 + 按键」类范式(Stroop / Flanker / 词汇判断 / 文字类自定义);含图形/多阶段的范式(Posner/ANT/Simon 等)暂为桌面端。

与 SPSS-MCP 联动(设计→运行→统计 一条龙)

本服务器负责采数据SPSS-MCP 负责做统计,靠 CSV 衔接。在同一个 Claude 会话里同时配置两个 MCP:

run_experiment("stroop_exp.py")          # 1. 采数据
export_for_spss("data/xxx.csv", aggregate=True)  # 2. 导出 SPSS 可读 CSV
   → 让 SPSS-MCP 导入该 CSV,对 rt_ms 按 condition 跑重复测量 ANOVA   # 3. 出统计

实验文件与数据在哪里

内容 位置
生成的实验脚本 workspace/<名字>.py(如 workspace/lie_experiment.py
运行产生的数据 workspace/data/*.csv(每试次一行)、*.psydat*_1.csv(宽格式)、*_analysis.png(分析图)
自定义范式 custom_paradigms/<名字>.json
网页导出 workspace/<名字>/.psyexp + .js + conditions.csv

workspace/ 和数据默认不纳入 git(见 .gitignore)——它们是你本机的实验产物。 想换存放根目录,设环境变量 PSYCHOPY_MCP_HOME 即可。

说明 / 限制

  • 不是 headless:PsychoPy 基于 GUI,Windows 上运行实验会真实开窗。在带屏幕(或虚拟显示)的机器上跑。
  • venv 隔离:服务器与实验都用 .venv\Scripts\python.exe(Python 3.10 + PsychoPy 2026.1.3),不污染系统环境。
  • live_cmd exec 是逃生舱:可在窗口进程内执行任意 PsychoPy 代码(作用域含 win, visual, core, event),灵活但需自负其责。
  • 一次只允许一个 live 会话;再开需先 live_stop

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