dicom-mcp MCP 服务器

“dicom-mcp” MCP 服务器的作用是什么？

dicom-mcp MCP 服务器是一款专为 DICOM 服务器（包括 PACS（医学影像归档与通信系统）和 VNA（供应商中立归档））无缝交互设计的 Model Context Protocol（MCP）服务器。它让 AI 助手能够对医学影像数据执行复杂操作，如查询患者记录、读取临床报告和在系统间迁移影像序列。通过将这些核心 DICOM 与 PACS 操作以标准化、工具化端点的方式暴露出来，dicom-mcp 支持数据库查询、报告提取及与外部 AI 诊断端点的集成等自动化与智能医学影像工作流，大大提升开发效率，助力需要安全、可编程访问医学影像归档的高级医疗应用。

提示模板列表

资源列表

工具列表

• query_patients：使用多种条件在 DICOM 服务器上搜索患者。
• query_studies：检索指定患者或基于筛选条件的检查元数据。
• query_series：列出检查中的影像序列或匹配筛选条件的序列。
• extract_pdf_text_from_dicom：从 DICOM 实例中提取并返回封装的 PDF 报告文本。
• move_series：将 DICOM 序列发送到指定目标（如 AI 端点用于进一步分析）。

该 MCP 服务器的应用场景

• 患者与检查查询：支持开发者检索患者、检查及影像序列的元数据，便于病历回顾和队列筛选。
• 临床报告提取：自动化检索并解析存储为 PDF 的 DICOM 检查临床报告，便于汇总和分析历史结果。
• AI 工作流集成：便捷地将影像数据发送至 AI 端点进行分割、诊断等处理，优化高级影像流程。
• 影像数据迁移：自动化 DICOM 序列在不同系统或目的地间的转移，支持多中心协作或科研。
• 连接管理：提供管理和了解可用查询选项及 DICOM 服务器能力的工具，助力系统集成。

如何设置

Windsurf

1. 确保已安装 Python 3.12+。
2. 定位到您的 Windsurf 配置文件。
3. 使用以下 JSON 片段添加 dicom-mcp MCP 服务器：

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

4. 保存文件并重启 Windsurf。
5. 通过 Windsurf MCP 面板检查服务器是否运行。

Claude

1. 安装 Python 3.12+。
2. 定位 Claude 配置文件。
3. 添加 dicom-mcp MCP 服务器：

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

4. 保存更改并重启 Claude。
5. 通过 Claude UI 确认集成。

Cursor

1. 确认有 Python 3.12+ 可用。
2. 打开 Cursor 的设置/配置面板。
3. 在 MCP 服务器下插入以下内容：

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

4. 保存并重启 Cursor。
5. 检查 dicom-mcp 是否出现在 MCP 服务器列表中。

Cline

1. 确认已安装 Python 3.12+。
2. 编辑您的 Cline 配置文件。
3. 添加 dicom-mcp MCP 服务器详情：

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

4. 保存并重启 Cline。
5. 验证 dicom-mcp 服务器是否可从 Cline 访问。

通过环境变量安全管理 API 密钥

对于需要 API 密钥或凭据的系统，请使用环境变量进行安全注入。例如：

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

在流程中如何使用本 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，请先将 MCP 组件添加到流程，并连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置区域，使用如下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，访问所有功能和能力。请记得将 “dicom-mcp” 替换为您实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换成自己的 MCP 服务器地址。

概览

基于以上表格，dicom-mcp 在核心工具和安装文档方面表现出色，但缺少明确的提示模板和资源定义。未提及采样和 Roots 支持。项目成熟且有清晰的许可证，但部分 MCP 高级功能尚未完全开放。

MCP 评分

总体评分：7/10
dicom-mcp 在 DICOM/PACS 集成方面表现稳健、文档完善，但如能补充明确的提示/资源及更清晰的高级 MCP 特性说明将更佳。