dicom-mcp Máy chủ MCP

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

Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?

Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.

Yêu cầu demo Đăng nhập

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).

Tham gia bản tin của chúng tôi

Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.

Địa chỉ email

Đăng ký

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:

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

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

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.