dicom-mcp MCP-Server

Was macht der “dicom-mcp” MCP-Server?

Der dicom-mcp MCP-Server ist ein spezialisierter Model Context Protocol (MCP)-Server für die nahtlose Interaktion mit DICOM-Servern, einschließlich PACS (Picture Archiving and Communication Systems) und VNA (Vendor Neutral Archives). Er befähigt KI-Assistenten, komplexe Operationen auf medizinischen Bilddaten auszuführen, wie etwa das Abfragen von Patientenakten, das Auslesen klinischer Berichte und das Übertragen von Bildserien zwischen Systemen. Indem diese zentralen DICOM- und PACS-Operationen als standardisierte, werkzeugähnliche Endpunkte bereitgestellt werden, ermöglicht dicom-mcp Automatisierung und intelligente Workflows für die medizinische Bildgebung – etwa zum Datenbank-Querying, zur Berichtsextraktion und zur Integration mit externen KI-Diagnose-Endpunkten. Dies steigert die Produktivität von Entwicklern erheblich und ermöglicht fortschrittliche Gesundheitsanwendungen, die sicheren, programmatischen Zugriff auf medizinische Bildarchive erfordern.

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Liste der Ressourcen

Liste der Tools

• query_patients: Sucht nach Patienten auf dem DICOM-Server anhand verschiedener Kriterien.
• query_studies: Ruft Studiendaten für bestimmte Patienten oder anhand von Filtern ab.
• query_series: Listet Bildserien innerhalb einer Studie oder entsprechend Filterkriterien auf.
• extract_pdf_text_from_dicom: Extrahiert und gibt den Text aus eingebetteten PDF-Berichten innerhalb von DICOM-Instanzen zurück.
• move_series: Sendet eine DICOM-Serie an ein angegebenes Ziel (z. B. für weiterführende Analysen an einen KI-Endpunkt).

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Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Patienten- und Studienabfrage: Ermöglicht es Entwicklern, Metadaten zu Patienten, Studien und Bildserien abzurufen, um medizinische Akten zu sichten oder Kohorten zusammenzustellen.
• Klinische Berichtsextraktion: Automatisiert das Abrufen und Parsen klinischer Berichte, die als PDF in DICOM-Studien gespeichert sind – ideal zum Zusammenfassen und Analysieren historischer Befunde.
• Integration in KI-Workflows: Erleichtert die Übertragung von Bilddaten an KI-Endpunkte für Aufgaben wie Segmentierung oder Diagnose und beschleunigt so fortgeschrittene Bildgebungspipelines.
• Bilddatenübertragung: Automatisiert das Verschieben von DICOM-Serien zwischen Systemen oder Zielen und unterstützt so standortübergreifende Zusammenarbeit oder Forschung.
• Verbindungsverwaltung: Bietet Werkzeuge zum Verwalten und Erkennen verfügbarer Abfrageoptionen und DICOM-Server-Fähigkeiten, um die Systemintegration zu erleichtern.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.12+ installiert ist.
2. Lokalisieren Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den dicom-mcp MCP-Server mit folgendem JSON-Snippet hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "dicom-mcp": {
         "command": "dicom-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server im Windsurf MCP-Panel läuft.

Claude

1. Installieren Sie Python 3.12+.
2. Lokalisieren Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den dicom-mcp MCP-Server hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "dicom-mcp": {
         "command": "dicom-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Integration über die Claude-Oberfläche.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.12+ verfügbar ist.
2. Öffnen Sie das Einstellungs-/Konfigurationspanel von Cursor.
3. Fügen Sie Folgendes unter MCP-Servern ein:

   {
     "mcpServers": {
       "dicom-mcp": {
         "command": "dicom-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Überprüfen Sie, dass dicom-mcp in der Liste der MCP-Server erscheint.

Cline

1. Überprüfen Sie, dass Python 3.12+ installiert ist.
2. Bearbeiten Sie Ihre Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die dicom-mcp MCP-Server-Details hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "dicom-mcp": {
         "command": "dicom-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie, ob der dicom-mcp-Server von Cline aus zugänglich ist.

Absichern von API-Schlüsseln mittels Umgebungsvariablen

Für Systeme, die API-Schlüssel oder Zugangsdaten erfordern, sollten Umgebungsvariablen zur sicheren Bereitstellung genutzt werden. Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "dicom-mcp": {
      "command": "dicom-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "DICOM_USERNAME": "${DICOM_USERNAME}",
        "DICOM_PASSWORD": "${DICOM_PASSWORD}"
      },
      "inputs": {
        "server_url": "https://your.dicom.server/api"
      }
    }
  }
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

Einsatz von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich die Details Ihres MCP-Servers im folgenden JSON-Format ein:

{
  "dicom-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und auf alle Funktionen und Fähigkeiten zugreifen. Denken Sie daran, “dicom-mcp” ggf. durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-Instanz anzupassen.

Übersicht

Basierend auf den obigen Tabellen bietet dicom-mcp eine hervorragende Dokumentation zu seinen Kern-Tools und der Einrichtung, es fehlen jedoch explizite Prompt-Vorlagen und Ressourcen-Definitionen. Sampling- und Roots-Support werden nicht erwähnt. Das Projekt ist ausgereift und hat eine klare Lizenz, aber einige MCP-Features sind nicht vollständig abgedeckt.

MCP-Score

Gesamtbewertung: 7/10
dicom-mcp ist robust und sehr gut dokumentiert für DICOM/PACS-Integrationen, würde aber von expliziten Prompts/Ressourcen und einer klareren Erwähnung fortgeschrittener MCP-Features profitieren.