dicom-mcp Server MCP

Cosa fa il server MCP “dicom-mcp”?

Il dicom-mcp MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) specializzato, progettato per l’interazione fluida con server DICOM, inclusi PACS (Picture Archiving and Communication Systems) e VNA (Vendor Neutral Archives). Permette agli assistenti AI di eseguire operazioni complesse sui dati di imaging medico, come interrogare cartelle cliniche, leggere referti clinici e trasferire serie di immagini tra sistemi. Espone queste operazioni DICOM e PACS fondamentali come endpoint standardizzati e strumentali, consentendo automazione e workflow intelligenti per l’imaging medico, supportando attività come interrogazioni database, estrazione di referti e integrazione con endpoint diagnostici AI esterni. Questo migliora notevolmente la produttività degli sviluppatori e abilita applicazioni sanitarie avanzate che richiedono accesso sicuro e programmabile agli archivi di imaging medico.

Elenco dei Prompt

Elenco delle Risorse

Elenco degli Strumenti

• query_patients: Cerca pazienti sul server DICOM utilizzando vari criteri.
• query_studies: Recupera i metadati degli studi per pazienti specificati o in base a filtri.
• query_series: Elenca le serie di immagini all’interno di uno studio o corrispondenti ai filtri.
• extract_pdf_text_from_dicom: Estrae e restituisce il testo dai referti PDF incapsulati all’interno delle istanze DICOM.
• move_series: Invia una serie DICOM a una destinazione specificata (ad es. un endpoint AI per ulteriori analisi).

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Interrogazione di Pazienti e Studi: Permette agli sviluppatori di cercare e recuperare metadati di pazienti, studi e serie di immagini, supportando la revisione delle cartelle cliniche e la selezione di coorti.
• Estrazione Referti Clinici: Automatizza il recupero e il parsing di referti clinici archiviati come PDF all’interno di studi DICOM, facilitando la sintesi e l’analisi dei reperti storici.
• Integrazione Workflow AI: Facilita l’invio di dati di imaging ad endpoint AI per compiti di elaborazione come segmentazione o diagnosi, ottimizzando pipeline di imaging avanzate.
• Movimentazione di Dati di Imaging: Automatizza il trasferimento di serie DICOM tra sistemi o destinazioni, supportando collaborazioni multi-sito o attività di ricerca.
• Gestione Connessioni: Fornisce strumenti per gestire e comprendere le opzioni di interrogazione disponibili e le capacità dei server DICOM, facilitando l’integrazione di sistemi.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Python 3.12+ sia installato.
2. Trova il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi il server dicom-mcp MCP usando il seguente snippet JSON:

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

4. Salva il file e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia avviato controllando il pannello MCP di Windsurf.

Claude

1. Installa Python 3.12+.
2. Trova il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi il server dicom-mcp MCP:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Claude.
5. Conferma l’integrazione tramite l’interfaccia di Claude.

Cursor

1. Assicurati che Python 3.12+ sia disponibile.
2. Apri il pannello delle impostazioni/configurazione di Cursor.
3. Inserisci quanto segue sotto MCP servers:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Verifica che dicom-mcp appaia nell’elenco dei server MCP.

Cline

1. Conferma che Python 3.12+ sia installato.
2. Modifica il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi i dettagli del server dicom-mcp MCP:

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

4. Salva e riavvia Cline.
5. Verifica che il server dicom-mcp sia accessibile da Cline.

Proteggere le API Key usando le variabili d’ambiente

Per sistemi che richiedono API key o credenziali, usa variabili d’ambiente per un’iniezione sicura. Esempio:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “dicom-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e l’URL con l’indirizzo del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle due tabelle sopra, dicom-mcp offre un’eccellente documentazione sui suoi strumenti principali e sulla configurazione, ma manca di template di prompt espliciti e definizioni di risorse. Il supporto Sampling e Roots non è menzionato. Il progetto è maturo e ha una licenza chiara, ma alcune funzionalità MCP non sono completamente esposte.

Valutazione MCP

Valutazione complessiva: 7/10
dicom-mcp è solido e ben documentato per l’integrazione DICOM/PACS, ma trarrebbe beneficio da prompt/risorse esplicite e da una menzione più chiara delle funzionalità MCP avanzate.