dicom-mcp：DICOM 模型上下文协议服务器

此 repo 是博客文章的一部分： Agentic Healthcare LLMs

概述

用于 DICOM（医学数字成像与通信）交互的模型上下文协议服务器。该服务器提供查询和与 DICOM 服务器交互的工具，使大型语言模型能够访问和分析医学成像元数据。

dicom-mcp 允许 AI 助手使用标准 DICOM 网络协议从 DICOM 服务器查询患者信息、研究、系列和实例。它还支持从以 DICOM 格式存储的封装 PDF 文档中提取文本，从而可以分析临床报告。它基于 pynetdicom 构建，并遵循模型上下文协议 (MCP) 规范。

工具

1. list_dicom_nodes
   • 列出所有配置的 DICOM 节点和调用 AE 标题
   • 输入：无
   • 返回：当前节点、可用节点、当前调用 AE 标题和可用调用 AE 标题
2. switch_dicom_node
   • 切换到不同的配置 DICOM 节点
   • 输入：
     • node_name （字符串）：要切换到的节点的名称
   • 返回：成功消息
3. switch_calling_aet
   • 切换到不同的配置调用 AE 标题
   • 输入：
     • aet_name （字符串）：要切换到的调用 AE 标题的名称
   • 返回：成功消息
4. verify_connection
   • 使用 C-ECHO 测试与配置的 DICOM 节点的连接
   • 输入：无
   • 返回：成功或失败的详细信息
5. query_patients
   • 搜索符合指定条件的患者
   • 输入：
     • name_pattern （字符串，可选）：患者姓名模式（可以包含通配符）
     • patient_id （字符串，可选）：患者 ID
     • birth_date （字符串，可选）：患者出生日期（YYYYMMDD）
     • attribute_preset （字符串，可选）：预设细节级别（最低、标准、扩展）
     • additional_attributes （string[]，可选）：要包含的其他 DICOM 属性
     • exclude_attributes （string[]，可选）：要排除的 DICOM 属性
   • 返回：匹配的患者记录数组
6. query_studies
   • 搜索符合指定条件的研究
   • 输入：
     • patient_id （字符串，可选）：患者 ID
     • study_date （字符串，可选）：学习日期或范围（YYYYMMDD 或 YYYYMMDD-YYYYMMDD）
     • modality_in_study （字符串，可选）：研究中的模式
     • study_description （字符串，可选）：研究描述（可以包含通配符）
     • accession_number （字符串，可选）：接入号
     • study_instance_uid （字符串，可选）：研究实例 UID
     • attribute_preset （字符串，可选）：预设详细程度
     • additional_attributes （string[]，可选）：要包含的其他 DICOM 属性
     • exclude_attributes （string[]，可选）：要排除的 DICOM 属性
   • 返回：匹配的学习记录数组
7. query_series
   • 在研究中搜索系列
   • 输入：
     • study_instance_uid （字符串）：研究实例 UID（必需）
     • modality （字符串，可选）：模态（例如，“CT”，“MR”）
     • series_number （字符串，可选）：系列号
     • series_description （字符串，可选）：系列描述
     • series_instance_uid （字符串，可选）：系列实例 UID
     • attribute_preset （字符串，可选）：预设详细程度
     • additional_attributes （string[]，可选）：要包含的其他 DICOM 属性
     • exclude_attributes （string[]，可选）：要排除的 DICOM 属性
   • 返回：匹配系列记录的数组
8. query_instances
   • 搜索系列中的实例
   • 输入：
     • series_instance_uid （字符串）：系列实例 UID（必需）
     • instance_number （字符串，可选）：实例编号
     • sop_instance_uid （字符串，可选）：SOP 实例 UID
     • attribute_preset （字符串，可选）：预设详细程度
     • additional_attributes （string[]，可选）：要包含的其他 DICOM 属性
     • exclude_attributes （string[]，可选）：要排除的 DICOM 属性
   • 返回：匹配实例记录的数组
9. get_attribute_presets
   • 列出查询可用的属性预设
   • 输入：无
   • 返回：按级别列出的可用预设及其属性的词典
10. retrieve_instance

• 检索特定的 DICOM 实例并将其保存到本地文件系统
• 输入：
  • study_instance_uid （字符串）：研究实例 UID
  • series_instance_uid （字符串）：系列实例 UID
  • sop_instance_uid （字符串）：SOP 实例 UID
  • output_directory （字符串，可选）：保存检索到的实例的目录（默认值：“./retrieved_files”）
• 返回：包含有关检索操作的信息的字典

11. extract_pdf_text_from_dicom

• 检索包含封装 PDF 的 DICOM 实例并提取其文本内容
• 输入：
  • study_instance_uid （字符串）：研究实例 UID
  • series_instance_uid （字符串）：系列实例 UID
  • sop_instance_uid （字符串）：SOP 实例 UID
• 返回：包含提取的文本信息和状态的字典

安装

先决条件

• Python 3.12 或更高版本
• 要连接的 DICOM 服务器（例如 Orthanc、dcm4chee 等）

使用 pip

通过 pip 安装：

配置

dicom-mcp 需要一个 YAML 配置文件，用于定义 DICOM 节点和调用 AE 标题。请创建一个具有以下结构的配置文件：

用法

命令行

使用脚本入口点运行服务器：

如果使用 uv：

使用 Claude Desktop 进行配置

将其添加到您的claude_desktop_config.json中：

与 Zed 一起使用

添加到您的 Zed settings.json：

示例查询

列出可用的 DICOM 节点

切换到不同的节点

切换到不同的调用 AE 标题

验证连接

搜索患者

搜索研究

搜索研究中的系列

搜索系列中的实例

检索 DICOM 实例

从 DICOM 封装的 PDF 中提取文本

调试

您可以使用 MCP 检查器来调试服务器：

发展

设置开发环境

1. 克隆存储库：
   git clone https://github.com/yourusername/dicom-mcp.git cd dicom-mcp
2. 创建虚拟环境：
   python -m venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate
3. 安装依赖项：
   pip install -e .

运行测试

测试需要运行 Orthanc 服务器。你可以使用 Docker 启动一个：

然后运行测试：

要测试 PDF 提取功能：

项目结构

• src/dicom_mcp/ ：主包
  • __init__.py ：包初始化
  • __main__.py ：入口点
  • server.py ：MCP 服务器实现
  • dicom_client.py ：DICOM客户端实现
  • attributes.py ：DICOM 属性预设
  • config.py ：使用 Pydantic 进行配置管理

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

• 基于pynetdicom构建
• 遵循模型上下文协议规范
• 使用PyPDF2进行 PDF 文本提取