Integrations
Сервер DICOM MCP для систем медицинской визуализации 🏥
Сервер dicom-mcp
позволяет помощникам на базе искусственного интеллекта запрашивать, считывать и перемещать данные на серверах DICOM (PACS, VNA и т. д.).
🤝 Внести свой вклад • 📝 Сообщить об ошибке • 📝 Запись в блоге 1
✨ Основные возможности
dicom-mcp
предоставляет инструменты для:
- 🔍 Запрос метаданных : поиск пациентов, исследований, серий и случаев с использованием различных критериев.
- 📄 Чтение отчетов DICOM (PDF) : извлечение экземпляров DICOM, содержащих инкапсулированные PDF-файлы (например, клинические отчеты), и извлечение текстового содержимого.
- ➡️ Отправка изображений DICOM : отправка серий или исследований в другие пункты назначения DICOM, например, в конечные точки ИИ для сегментации изображений, классификации и т. д.
- ⚙️ Утилиты : управление подключениями и понимание параметров запросов.
🚀 Быстрый старт
📥 Установка
Установка с помощью uv или pip:
Или клонировав репозиторий:
⚙️ Конфигурация
dicom-mcp
требует файл конфигурации YAML ( config.yaml
или аналогичный), определяющий узлы DICOM и вызывающий заголовки AE. Адаптируйте конфигурацию или оставьте как есть для совместимости с образцом сервера ORTHANC.
[!ВНИМАНИЕ] DICOM-MCP не предназначен для клинического использования и не должен быть связан с реальными больничными базами данных или базами данных с конфиденциальными данными пациентов. Это может привести как к потере данных пациентов, так и к утечке данных пациентов в Интернет. DICOM-MCP можно использовать с локально размещенными LLM с открытым весом для полной конфиденциальности данных.
(Необязательно) Пример сервера ORTHANC
Если у вас нет сервера DICOM, вы можете запустить локальный сервер ORTHANC с помощью Docker:
Клонируйте репозиторий и установите тестовые зависимости pip install -e ".[dev]
Пользовательский интерфейс по адресу http://localhost:8042
🔌 Интеграция MCP
Добавьте в конфигурацию вашего клиента (например, claude_desktop_config.json
):
Для разработки:
🛠️ Обзор инструментов
dicom-mcp
предоставляет четыре категории инструментов для взаимодействия с серверами DICOM и данными DICOM.
🔍 Запрос метаданных
query_patients
: Поиск пациентов по таким критериям, как имя, идентификатор или дата рождения.query_studies
: поиск исследований по идентификатору пациента, дате, модальности, описанию, номеру доступа или уникальному идентификатору исследования.query_series
: поиск серий в рамках определенного исследования с использованием модальности, номера/описания серии или уникального идентификатора серии.query_instances
: поиск отдельных экземпляров (изображений/объектов) в серии с использованием номера экземпляра или UID экземпляра SOP
📄 Читать отчеты DICOM (PDF)
extract_pdf_text_from_dicom
: извлечение определенного экземпляра DICOM, содержащего инкапсулированный PDF-файл, и извлечение его текстового содержимого.
➡️ Отправка изображений DICOM
move_series
: отправка определенной серии DICOM на другой настроенный узел DICOM с помощью C-MOVE.move_study
: отправка всего исследования DICOM на другой настроенный узел DICOM с помощью C-MOVE.
⚙️ Коммунальные услуги
list_dicom_nodes
: Отображение текущего активного узла DICOM и списка всех настроенных узлов.switch_dicom_node
: изменение активного узла DICOM для последующих операций.verify_connection
: проверка сетевого подключения DICOM к текущему активному узлу с помощью C-ECHO.get_attribute_presets
: список доступных уровней детализации (минимальный, стандартный, расширенный) для результатов запроса метаданных.
Пример взаимодействия
Инструменты можно объединять в цепочку для ответа на сложные вопросы:
📈 Вклад
Проведение тестов
Для тестов требуется работающий сервер Orthanc DICOM. Вы можете использовать Docker:
Запустите тесты с помощью pytest:
Остановите контейнер Orthanc:
Отладка
Используйте MCP Inspector для отладки связи с сервером:
🙏 Благодарности
- Создано с использованием pynetdicom
- Использует PyPDF2 для извлечения текста из PDF-файлов
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Позволяет помощникам на базе искусственного интеллекта запрашивать и анализировать метаданные медицинских изображений с серверов DICOM, включая информацию о пациентах, исследованиях, сериях и случаях, а также извлекать текст из инкапсулированных PDF-документов.
Related MCP Servers
- -securityFlicense-quality🔍 Enable AI assistants to search and access medRxiv papers through a simple MCP interface. The medRxiv MCP Server provides a bridge between AI assistants and medRxiv's preprint repository through the Model Context Protocol (MCP). It allows AI models to search for health sciences preprints and acceLast updated -1Python
- -securityAlicense-qualityA specialized Model Context Protocol server that enhances AI-assisted medical learning by connecting Claude Desktop to PubMed, NCBI Bookshelf, and user documents for searching, retrieving, and analyzing medical education content.Last updated -PythonMIT License
- -securityFlicense-qualityA Model Context Protocol server providing AI assistants with access to healthcare data tools, including FDA drug information, PubMed research, health topics, clinical trials, and medical terminology lookup.Last updated -1Python
- -securityAlicense-qualityA FastMCP server implementation for the Dixa API, enabling AI assistants to search, retrieve, and manage customer conversation data and tags.Last updated -TypeScriptMIT License