dicom-mcpサーバーにより、AI アシスタントは DICOM サーバー (PACS、VNA など) 上のデータを照会、読み取り、移動できるようになります。
dicom-mcp次のツールを提供します:
🔍 クエリメタデータ: さまざまな基準を使用して、患者、研究、シリーズ、インスタンスを検索します。
📄 DICOM レポート (PDF) の読み取り: カプセル化された PDF (臨床レポートなど) を含む DICOM インスタンスを取得し、テキスト コンテンツを抽出します。
➡️ DICOM 画像の送信: シリーズまたはスタディを他の DICOM の送信先 (画像セグメンテーション、分類などのための AI エンドポイントなど) に送信します。
⚙️ ユーティリティ: 接続を管理し、クエリ オプションを理解します。
Related MCP server: DICOM API MCP Server
uv または pip を使用してインストールします。
uv tool install dicom-mcpまたはリポジトリをクローンすることによって:
# Clone and set up development environment
git clone https://github.com/ChristianHinge/dicom-mcp
cd dicom mcp
# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate
# Install with test dependencies
uv pip install -e ".[dev]"dicom-mcpは、DICOM ノードを定義し、AE タイトルを呼び出すための YAML 設定ファイル（ config.yamlなど）が必要です。サンプルの ORTHANC サーバーとの互換性を保つために、設定を適宜変更するか、そのまま使用してください。
nodes:
main:
host: "localhost"
port: 4242
ae_title: "ORTHANC"
description: "Local Orthanc DICOM server"
current_node: "main"
calling_aet: "MCPSCU" [!NOTE] DICOM-MCPはオープンソースプロジェクトであり、臨床利用を目的としたものではありません。そのため、病院の稼働中のデータベースや患者の機密データを含むデータベースに接続しないでください。接続すると、患者データの損失やインターネットへの漏洩につながる可能性があります。
DICOM サーバーが利用できない場合は、Docker を使用してローカル ORTHANC サーバーを実行できます。
リポジトリをクローンし、テストの依存関係をインストールしますpip install -e ".[dev]
cd tests
docker ocmpose up -d
cd ..
pytest # uploads dummy pdf data to ORTHANC server
sh upload_dummy_data.shUI はhttp://localhost:8042にあります
クライアント構成に追加します (例: claude_desktop_config.json ):
{
"mcpServers": {
"dicom": {
"command": "uv",
"args": ["tool","dicom-mcp", "/path/to/your_config.yaml"]
}
}
}開発の場合:
{
"mcpServers": {
"arxiv-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/cloned/dicom-mcp",
"run",
"dicom-mcp",
"/path/to/your_config.yaml"
]
}
}
}dicom-mcp DICOM サーバーおよび DICOM データと対話するための 4 つのカテゴリのツールを提供します。
query_patients : 名前、ID、生年月日などの条件に基づいて患者を検索します。
query_studies : 患者 ID、日付、モダリティ、説明、アクセス番号、または研究 UID を使用して研究を検索します。
query_series : モダリティ、シリーズ番号/説明、またはシリーズ UID を使用して、特定の研究内のシリーズを検索します。
query_instances : インスタンス番号または SOP インスタンス UID を使用して、シリーズ内の個々のインスタンス (画像/オブジェクト) を検索します。
extract_pdf_text_from_dicom : カプセル化された PDF を含む特定の DICOM インスタンスを取得し、そのテキスト コンテンツを抽出します。
move_series : C-MOVE を使用して、特定の DICOM シリーズを別の構成済み DICOM ノードに送信します。
move_study : C-MOVE を使用して、DICOM スタディ全体を別の構成済み DICOM ノードに送信します。
list_dicom_nodes : 現在アクティブな DICOM ノードを表示し、構成されているすべてのノードを一覧表示します。
switch_dicom_node : 後続の操作のアクティブな DICOM ノードを変更します。
verify_connection : C-ECHO を使用して、現在アクティブなノードへの DICOM ネットワーク接続をテストします。
get_attribute_presets : メタデータ クエリ結果で使用可能な詳細レベル (最小、標準、拡張) を一覧表示します。
ツールを連結することで、複雑な質問に答えることができます。
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🧑⚕️ User: "Any significant findings in John Doe's previous CT report?"
🧠 LLM → ⚙️ Tools:
query_patients → query_studies → query_series → extract_pdf_text_from_dicom
💬 LLM Response: "The report from 2025-03-26 mentions a history of splenomegaly (enlarged spleen)"
🧑⚕️ User: "What's the volume of his spleen at the last scan and the scan today?"
🧠 LLM → ⚙️ Tools:
(query_studies → query_series → move_series → query_series → extract_pdf_text_from_dicom) x2
(The move_series tool sends the latest CT to a DICOM segmentation node, which returns volume PDF report)
💬 LLM Response: "last year 2024-03-26: 412cm³, today 2025-04-10: 350cm³"
---------------------------------------------------------------------テストにはOrthanc DICOMサーバーが必要です。Dockerをご利用ください。
# Navigate to the directory containing docker-compose.yml (e.g., tests/)
cd tests
docker-compose up -dpytest を使用してテストを実行します。
# From the project root directory
pytestOrthanc コンテナを停止します。
cd tests
docker-compose downサーバー通信をデバッグするには、MCP インスペクターを使用します。
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run dicom-mcp /path/to/your_config.yaml --transport stdiopynetdicomを使用して構築
PDFテキスト抽出にPyPDF2を使用する
This server cannot be deployed
Provides metadata information to AI agents through the search API.
Hosted MCP server exposing US hospital procedure cost data to AI assistants
Your MedNode health vault in your AI assistant — records, summaries, labs, appointments.
OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.
