dicom-mcp Server MCP

Healthcare AI MCP Servers Medical Imaging

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FlowHunt fornisce un livello di sicurezza aggiuntivo tra i tuoi sistemi interni e gli strumenti AI, dandoti controllo granulare su quali strumenti sono accessibili dai tuoi server MCP. I server MCP ospitati nella nostra infrastruttura possono essere integrati perfettamente con il chatbot di FlowHunt così come con le piattaforme AI popolari come ChatGPT, Claude e vari editor AI.

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

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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:

Flusso MCP FlowHunt

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

SezioneDisponibilitàDettagli/Note
Panoramica
Elenco dei PromptNessun template prompt trovato
Elenco delle RisorseNessuna risorsa esplicita elencata
Elenco degli Strumenti5 strumenti elencati dalla documentazione
Protezione API KeyEsempio fornito
Supporto Sampling (meno rilevante in valutazione)Non menzionato

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

Ha una LICENSE✅ MIT
Almeno uno strumento
Numero di Fork15
Numero di Stelle48

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.

Domande frequenti

Integra i flussi di imaging medico con dicom-mcp

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