dicom-mcp MCPサーバー

「dicom-mcp」MCPサーバーは何をする？

dicom-mcp MCPサーバーは、DICOMサーバー（PACS: 画像保管通信システム、およびVNA: ベンダーニュートラルアーカイブを含む）とシームレスに連携するために設計された専門的なMCP（Model Context Protocol）サーバーです。AIアシスタントが患者記録の検索、臨床レポートの読み取り、画像シリーズのシステム間転送など、医用画像データに対して高度な操作を実行できるようにします。これらのコアとなるDICOMやPACSの操作を標準化されたツール型エンドポイントとして公開することで、dicom-mcpは医用画像の自動化や知的ワークフローを可能にし、データベース検索やレポート抽出、外部AI診断エンドポイントとの統合などをサポートします。これにより、開発者の生産性が大きく向上し、安全なプログラムによる医用画像アーカイブアクセスを必要とする高度なヘルスケアアプリケーションの実現が可能となります。

プロンプト一覧

リソース一覧

ツール一覧

• query_patients: DICOMサーバー上で様々な条件による患者検索を行います。
• query_studies: 指定した患者やフィルター条件に基づき検査メタデータを取得します。
• query_series: 検査内またはフィルター条件に一致する画像シリーズを一覧します。
• extract_pdf_text_from_dicom: DICOMインスタンス内に格納されたPDFレポートからテキストを抽出して返します。
• move_series: DICOMシリーズを指定した宛先（例：AIエンドポイント）へ送信します。

このMCPサーバーのユースケース

• 患者・検査検索: 開発者が患者や検査、画像シリーズのメタデータを検索・取得でき、医療記録のレビューやコホート選定を支援します。
• 臨床レポート抽出: DICOM検査内に保存されたPDF臨床レポートの自動取得・解析を行い、過去所見の要約や分析を容易にします。
• AIワークフロー連携: 画像データをAIエンドポイントに送信し、セグメンテーションや診断などの処理を実現。高度な画像パイプラインを効率化します。
• 画像データ転送: DICOMシリーズをシステム間や宛先へ自動転送し、多施設連携や研究用途をサポートします。
• 接続管理: 利用可能な検索オプションやDICOMサーバー機能の把握など、システム統合を支援するユーティリティを提供します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.12+がインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを探します。
3. 以下のJSONスニペットを使ってdicom-mcp MCPサーバーを追加します:

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

4. ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. Windsurf MCPパネルでサーバーが稼働しているか確認します。

Claude

1. Python 3.12+をインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを見つけます。
3. dicom-mcp MCPサーバーを追加します:

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

4. 変更を保存し、Claudeを再起動します。
5. ClaudeのUIから連携を確認します。

Cursor

1. Python 3.12+が利用可能であることを確認します。
2. Cursorの設定/構成パネルを開きます。
3. MCPサーバー欄に以下を追加します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. MCPサーバー一覧にdicom-mcpが表示されているか確認します。

Cline

1. Python 3.12+がインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを編集します。
3. dicom-mcp MCPサーバー情報を追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. Clineからdicom-mcpサーバーへアクセスできるか確認します。

環境変数によるAPIキーの安全な管理

APIキーや認証情報が必要な場合は、環境変数を使って安全に注入します。例：

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

FlowHuntフロー内でMCPを利用する方法

FlowHuntでMCPを統合する

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定欄に、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPのすべての機能へアクセスできるようになります。“dicom-mcp"の部分はご自身のMCPサーバー名に、URLはご利用サーバーのURLに置き換えてください。

概要

上記2つの表より、dicom-mcpはコアツールとセットアップに関する優れたドキュメントを備えていますが、明示的なプロンプトやリソース定義はありません。サンプリングやRootsのサポートも未記載です。プロジェクトは成熟しており明確なライセンスもありますが、一部のMCP機能は十分に公開されていません。

MCPスコア

総合評価: 7/10
dicom-mcpはDICOM/PACS連携において堅牢かつドキュメントも充実していますが、プロンプト／リソースの明示や高度なMCP機能の記載があれば更に良くなるでしょう。