dicom-mcp Máy chủ MCP

dicom-mcp Máy chủ MCP

dicom-mcp kết nối AI và y tế bằng cách cung cấp các endpoint an toàn, giống như công cụ để truy vấn, trích xuất và di chuyển dữ liệu hình ảnh y tế từ hệ thống DICOM và PACS.

Máy chủ “dicom-mcp” MCP làm gì?

dicom-mcp là máy chủ Model Context Protocol (MCP) chuyên biệt được thiết kế cho tương tác liền mạch với các máy chủ DICOM, bao gồm PACS (Hệ thống lưu trữ và truyền hình ảnh) và VNA (Kho lưu trữ trung lập nhà cung cấp). Nó giúp các trợ lý AI thực hiện các thao tác phức tạp trên dữ liệu hình ảnh y tế như truy vấn hồ sơ bệnh nhân, đọc báo cáo lâm sàng, và di chuyển chuỗi hình ảnh giữa các hệ thống. Bằng cách cung cấp các thao tác DICOM và PACS cốt lõi dưới dạng endpoint tiêu chuẩn, giống như công cụ, dicom-mcp cho phép tự động hóa và quy trình thông minh cho hình ảnh y tế, hỗ trợ các tác vụ như truy vấn cơ sở dữ liệu, trích xuất báo cáo, và tích hợp với các endpoint chẩn đoán AI bên ngoài. Điều này nâng cao đáng kể năng suất của nhà phát triển và thúc đẩy ứng dụng y tế tiên tiến cần truy cập an toàn, lập trình vào kho lưu trữ hình ảnh y tế.

Danh sách Prompt

Danh sách Tài nguyên

Danh sách Công cụ

  • query_patients: Tìm kiếm bệnh nhân trên máy chủ DICOM với nhiều tiêu chí khác nhau.
  • query_studies: Lấy metadata nghiên cứu cho các bệnh nhân chỉ định hoặc dựa trên bộ lọc.
  • query_series: Liệt kê các chuỗi hình ảnh trong một nghiên cứu hoặc theo bộ lọc.
  • extract_pdf_text_from_dicom: Trích xuất và trả về nội dung văn bản từ các báo cáo PDF trong instance DICOM.
  • move_series: Gửi một chuỗi DICOM tới điểm đích xác định (ví dụ: endpoint AI để phân tích thêm).

Trường hợp sử dụng MCP này

  • Truy vấn bệnh nhân và nghiên cứu: Cho phép nhà phát triển tìm kiếm và lấy metadata bệnh nhân, nghiên cứu và chuỗi hình ảnh, hỗ trợ xem hồ sơ y tế và chọn nhóm bệnh nhân.
  • Trích xuất báo cáo lâm sàng: Tự động lấy và phân tích báo cáo lâm sàng lưu dưới dạng PDF trong nghiên cứu DICOM, giúp tóm tắt và phân tích phát hiện lịch sử dễ dàng hơn.
  • Tích hợp quy trình AI: Hỗ trợ gửi dữ liệu hình ảnh tới các endpoint AI để xử lý như phân đoạn hoặc chẩn đoán, tối ưu hóa quy trình hình ảnh nâng cao.
  • Di chuyển dữ liệu hình ảnh: Tự động chuyển chuỗi DICOM giữa các hệ thống hoặc điểm đến, hỗ trợ hợp tác đa địa điểm hoặc nghiên cứu.
  • Quản lý kết nối: Cung cấp tiện ích quản lý và tra cứu các tùy chọn truy vấn cũng như khả năng của máy chủ DICOM, hỗ trợ tích hợp hệ thống.

Cách cài đặt

Windsurf

  1. Đảm bảo đã cài đặt Python 3.12+.
  2. Tìm tệp cấu hình Windsurf của bạn.
  3. Thêm máy chủ dicom-mcp MCP bằng đoạn JSON sau:
    {
      "mcpServers": {
        "dicom-mcp": {
          "command": "dicom-mcp",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Lưu tệp và khởi động lại Windsurf.
  5. Kiểm tra máy chủ đã chạy bằng cách xem bảng điều khiển MCP trên Windsurf.

Claude

  1. Cài đặt Python 3.12+.
  2. Tìm tệp cấu hình Claude.
  3. Thêm máy chủ dicom-mcp MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "dicom-mcp": {
          "command": "dicom-mcp",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
  5. Xác nhận tích hợp qua giao diện Claude UI.

Cursor

  1. Đảm bảo Python 3.12+ đã sẵn sàng.
  2. Mở bảng cài đặt/cấu hình của Cursor.
  3. Thêm nội dung sau vào phần máy chủ MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "dicom-mcp": {
          "command": "dicom-mcp",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Lưu và khởi động lại Cursor.
  5. Kiểm tra dicom-mcp xuất hiện trong danh sách máy chủ MCP.

Cline

  1. Xác nhận đã cài đặt Python 3.12+.
  2. Chỉnh sửa tệp cấu hình Cline của bạn.
  3. Thêm chi tiết máy chủ dicom-mcp MCP:
    {
      "mcpServers": {
        "dicom-mcp": {
          "command": "dicom-mcp",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  4. Lưu và khởi động lại Cline.
  5. Kiểm tra máy chủ dicom-mcp có thể truy cập từ Cline.

Bảo mật API Key bằng Biến Môi trường

Đối với các hệ thống yêu cầu API key hoặc thông tin đăng nhập, hãy sử dụng biến môi trường để đảm bảo bảo mật. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong luồng Flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào luồng và kết nối nó với tác nhân AI của bạn:

FlowHunt MCP flow

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, hãy chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Khi đã cấu hình xong, tác nhân AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ tính năng. Lưu ý đổi “dicom-mcp” thành tên thực tế của máy chủ MCP của bạn và thay thế URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.


Tổng quan

MụcKhả dụngChi tiết/Ghi chú
Tổng quan
Danh sách PromptKhông tìm thấy template prompt
Danh sách Tài nguyênKhông có tài nguyên rõ ràng
Danh sách Công cụ5 công cụ liệt kê trong tài liệu
Bảo mật API KeyCó ví dụ minh họa
Hỗ trợ Sampling (không quan trọng)Không đề cập

Dựa trên hai bảng trên, dicom-mcp cung cấp tài liệu tuyệt vời về các công cụ và cách thiết lập cốt lõi nhưng thiếu các template prompt và định nghĩa tài nguyên cụ thể. Sampling và hỗ trợ Roots không được đề cập. Dự án đã trưởng thành và có giấy phép rõ ràng, nhưng một số tính năng MCP chưa được phơi bày đầy đủ.


Điểm MCP

Có LICENSE✅ MIT
Có ít nhất một công cụ
Số lượng Fork15
Số lượng Star48

Đánh giá tổng thể: 7/10
dicom-mcp mạnh mẽ và được tài liệu hóa tốt cho tích hợp DICOM/PACS, nhưng sẽ tốt hơn nếu có template prompt/tài nguyên rõ ràng và đề cập đầy đủ hơn về các tính năng MCP nâng cao.

Câu hỏi thường gặp

Máy chủ dicom-mcp MCP là gì?

dicom-mcp là một máy chủ MCP chuyên biệt kết nối tới hệ thống DICOM và PACS, cho phép các tác nhân AI truy vấn bệnh nhân, lấy các nghiên cứu hình ảnh, trích xuất báo cáo lâm sàng và tự động chuyển dữ liệu hình ảnh giữa các hệ thống—tất cả thông qua các endpoint an toàn, giống như công cụ.

dicom-mcp có thể tự động hóa những thao tác nào?

dicom-mcp có thể truy vấn metadata bệnh nhân và nghiên cứu, trích xuất báo cáo lâm sàng dạng PDF từ tệp DICOM, di chuyển chuỗi hình ảnh tới các hệ thống khác (ví dụ để chẩn đoán AI), và quản lý các thiết lập kết nối với máy chủ DICOM/PACS.

Làm thế nào để cấu hình thông tin đăng nhập dicom-mcp một cách an toàn?

Lưu thông tin đăng nhập máy chủ DICOM của bạn dưới dạng biến môi trường (ví dụ: DICOM_USERNAME, DICOM_PASSWORD) và tham chiếu chúng trong cấu hình MCP của bạn. Điều này giúp tránh lộ thông tin nhạy cảm trong các tệp cấu hình.

Các trường hợp sử dụng phổ biến là gì?

dicom-mcp được dùng để chọn nhóm bệnh nhân, trích xuất báo cáo lâm sàng, tự động hóa quy trình chẩn đoán AI, di chuyển dữ liệu hình ảnh giữa các tổ chức, và tích hợp kho lưu trữ hình ảnh y tế với các tác nhân thông minh hoặc chatbot.

Làm sao tích hợp dicom-mcp với FlowHunt?

Thêm thành phần MCP vào luồng FlowHunt của bạn, mở cấu hình và chèn thông tin máy chủ dicom-mcp như hướng dẫn trong tài liệu. Khi đã thiết lập, tác nhân AI của bạn có thể truy cập tất cả công cụ dicom-mcp trong cuộc hội thoại và luồng làm việc.

Tích hợp quy trình hình ảnh y tế với dicom-mcp

Tăng sức mạnh cho trợ lý AI của bạn với quyền truy cập trực tiếp vào kho lưu trữ DICOM/PACS để truy vấn lâm sàng, trích xuất báo cáo và di chuyển dữ liệu hình ảnh dễ dàng. Bắt đầu với dicom-mcp trong FlowHunt ngay hôm nay.

Tìm hiểu thêm

Dify MCP Server
Dify MCP Server

Dify MCP Server

Máy chủ Dify MCP kết nối các trợ lý AI với quy trình Dify, cho phép điều phối quy trình làm việc theo lập trình, tích hợp API và kết nối với các dịch vụ bên ngo...

5 phút đọc
AI Automation +5
Máy chủ Intercom MCP
Máy chủ Intercom MCP

Máy chủ Intercom MCP

Máy chủ Intercom MCP kết nối các trợ lý AI với Intercom, cho phép tự động hóa hỗ trợ khách hàng nâng cao, phân tích, và truy cập liền mạch vào cuộc hội thoại và...

5 phút đọc
AI Customer Support +5
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...

4 phút đọc
AI Integration +4