D

DICOM

DICOM-MCP是一個基於Model Context Protocol的DICOM服務器交互工具,支持LLM訪問和分析醫學影像元數據。
2.5分
52

什麼是DICOM MCP服務器?

DICOM MCP服務器是一個允許大型語言模型(LLMs)訪問和分析醫學影像元數據的工具。它通過標準的DICOM網絡協議連接到DICOM服務器,支持查詢患者信息、研究、序列和實例。此外,它還能從DICOM格式存儲的封裝PDF文件中提取文本內容。

如何使用DICOM MCP服務器?

用戶可以通過配置文件指定DICOM節點和AE標題,然後運行服務器進行查詢和檢索操作。服務器支持多種查詢模式,包括患者、研究、序列和實例搜索。

適用場景

適用於需要訪問醫學影像數據的研究人員、醫生以及需要整合醫學影像信息的應用開發者。

主要功能

列出DICOM節點顯示當前配置的DICOM節點及其AE標題。
切換DICOM節點選擇不同的DICOM節點進行後續操作。
驗證連接測試與選定DICOM節點的連接狀態。
查詢患者信息根據條件搜索符合條件的患者記錄。
查詢研究記錄基於特定條件檢索相關的研究記錄。
檢索DICOM實例下載並保存指定的DICOM實例文件。
從DICOM中提取PDF文本從封裝在DICOM中的PDF文件中提取文本內容。

優勢與侷限性

優勢
支持標準DICOM協議,兼容性強。
集成PDF文本提取功能,便於進一步分析。
易於配置和擴展,適合多種應用場景。
侷限性
需要本地安裝Python環境和DICOM服務器。
對複雜查詢可能需要一定的學習成本。

如何使用

安裝依賴
確保已安裝Python 3.12及以上版本,並通過pip安裝dicom-mcp。
創建配置文件
編輯YAML格式的配置文件以定義DICOM節點和AE標題。
啟動服務器
使用命令行啟動DICOM MCP服務器。

使用案例

列出所有配置的DICOM節點獲取當前配置的DICOM節點列表。
查詢特定患者的全部研究記錄根據患者ID查找所有相關研究。

常見問題

如何切換到另一個DICOM節點?
服務器支持哪些類型的查詢?

相關資源

官方文檔
詳細的安裝和使用指南。
PyNetDicom
DICOM通信的核心庫。
PDF提取示例
演示如何從DICOM中提取PDF文本。
安裝
複製以下命令到你的Client進行配置
"mcpServers": {
  "dicom": {
    "command": "uv",
    "args": ["--directory", "/path/to/dicom-mcp", "run", "dicom-mcp", "/path/to/configuration.yaml"]
  }
}
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
精選MCP服務推薦
M
Markdownify MCP
Markdownify是一個多功能文件轉換服務,支持將PDF、圖片、音頻等多種格式及網頁內容轉換為Markdown格式。
TypeScript
1.7K
5分
B
Baidu Map
已認證
百度地圖MCP Server是國內首個兼容MCP協議的地圖服務,提供地理編碼、路線規劃等10個標準化API接口,支持Python和Typescript快速接入,賦能智能體實現地圖相關功能。
Python
702
4.5分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一個集成Firecrawl網頁抓取能力的模型上下文協議服務器,提供豐富的網頁抓取、搜索和內容提取功能。
TypeScript
3.8K
5分
S
Sequential Thinking MCP Server
一個基於MCP協議的結構化思維服務器,通過定義思考階段幫助分解複雜問題並生成總結
Python
257
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一個通過MCP協議快速部署HTML內容到EdgeOne Pages並獲取公開URL的服務
TypeScript
249
4.8分
N
Notion Api MCP
已認證
一個基於Python的MCP服務器,通過Notion API提供高級待辦事項管理和內容組織功能,實現AI模型與Notion的無縫集成。
Python
119
4.5分
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) 是一個AI驅動的UI組件生成工具,通過自然語言描述幫助開發者快速創建現代化UI組件,支持多種IDE集成。
JavaScript
1.7K
5分
C
Context7
Context7 MCP是一個為AI編程助手提供即時、版本特定文檔和代碼示例的服務,通過Model Context Protocol直接集成到提示中,解決LLM使用過時信息的問題。
TypeScript
5.2K
4.7分
AIbase
智啟未來,您的人工智慧解決方案智庫
© 2025AIbase