DICOM MCP Server for Medical Imaging Systems 🏥

医用画像システム向け DICOM MCP サーバー 🏥

dicom-mcp サーバーを使うと、AI アシスタントから DICOM サーバー（PACS、VNA など）のデータを検索、読み取り、移動できます。

---------------------------------------------------------------------
🧑‍⚕️ User: "Any significant findings in John Doe's previous CT report?"

🧠 LLM → ⚙️ Tools:
   query_patients → query_studies → query_series → extract_pdf_text_from_dicom

💬 LLM Response: "The report from 2025-03-26 mentions a history of splenomegaly (enlarged spleen)"

🧑‍⚕️ User: "What's the volume of his spleen at the last scan and the scan today?"

🧠 LLM → ⚙️ Tools:
   (query_studies → query_series → move_series → query_series → extract_pdf_text_from_dicom) x2
   (The move_series tool sends the latest CT to a DICOM segmentation node, which returns volume PDF report)

💬 LLM Response: "last year 2024-03-26: 412cm³, today 2025-04-10: 350cm³"
---------------------------------------------------------------------

✨ 主な機能

dicom-mcp は次のツールを提供します。

• 🔍 メタデータの検索：さまざまな条件を使って、患者、検査、シリーズ、インスタンスを検索します。
• 📄 DICOM レポート（PDF）の読み取り：カプセル化された PDF（臨床レポートなど）を含む DICOM インスタンスを取得し、テキストを抽出します。
• ➡️ DICOM 画像の送信：シリーズや検査を、画像のセグメンテーションや分類などを行う AI エンドポイントなど、ほかの DICOM 送信先に送信します。
• ⚙️ ユーティリティ：接続を管理し、検索オプションを確認します。

🚀 クイックスタート

📥 インストール

uv または pip を使ってインストールします。

uv tool install dicom-mcp

または、リポジトリをクローンします。

# Clone and set up development environment
git clone https://github.com/ChristianHinge/dicom-mcp
cd dicom mcp

# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate

# Install with test dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

⚙️ 設定

dicom-mcp では、DICOM ノードと呼び出し元 AE タイトルを定義する YAML 設定ファイル（config.yaml など）が必要です。設定を調整するか、サンプルの ORTHANC サーバーとの互換性を保つためにそのまま使用してください。

nodes:
  main:
    host: "localhost"
    port: 4242 
    ae_title: "ORTHANC"
    description: "Local Orthanc DICOM server"

current_node: "main"
calling_aet: "MCPSCU" 

警告

DICOM-MCP は臨床用途を想定しておらず、稼働中の病院データベースや患者の機微データを含むデータベースには接続しないでください。患者データの損失や、患者データのインターネット上への流出につながるおそれがあります。DICOM-MCP は、データのプライバシーを完全に保つため、ローカルでホストされたオープンウェイトの LLM とともに使用できます。

（任意）サンプルの ORTHANC サーバー

利用できる DICOM サーバーがない場合は、Docker を使ってローカルの ORTHANC サーバーを起動できます。

リポジトリをクローンし、テスト用の依存関係をインストールします pip install -e ".[dev]

cd tests
docker compose up -d
cd ..
pytest # uploads dummy pdf data to ORTHANC server

UI は http://localhost:8042 にあります。

🔌 MCP 統合

クライアントの設定（例：claude_desktop_config.json）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "dicom": {
      "command": "uvx",
      "args": ["dicom-mcp", "/path/to/your_config.yaml"]
    }
  }
}

開発時は次のようにします。

{
    "mcpServers": {
        "arxiv-mcp-server": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "path/to/cloned/dicom-mcp",
                "run",
                "dicom-mcp",
                "/path/to/your_config.yaml"
            ]
        }
    }
}

🛠️ ツールの概要

dicom-mcp は、DICOM サーバーや DICOM データを操作するための 4 種類のツールを提供します。

🔍 メタデータの検索

• query_patients：名前、ID、生年月日などの条件で患者を検索します。
• query_studies：患者 ID、日付、モダリティ、説明、受付番号、Study UID を使って検査を検索します。
• query_series：モダリティ、シリーズ番号／説明、Series UID を使って、特定の検査内のシリーズを検索します。
• query_instances：インスタンス番号または SOP Instance UID を使って、シリーズ内の個々のインスタンス（画像／オブジェクト）を検索します。

📄 DICOM レポート（PDF）の読み取り

• extract_pdf_text_from_dicom：カプセル化された PDF を含む特定の DICOM インスタンスを取得し、テキストを抽出します。

➡️ DICOM 画像の送信

• move_series：C-MOVE を使って、特定の DICOM シリーズを設定済みの別の DICOM ノードに送信します。
• move_study：C-MOVE を使って、DICOM 検査全体を設定済みの別の DICOM ノードに送信します。

⚙️ ユーティリティ

• list_dicom_nodes：現在アクティブな DICOM ノードを表示し、設定済みのすべてのノードを一覧表示します。
• switch_dicom_node：以降の操作で使用するアクティブな DICOM ノードを変更します。
• verify_connection：C-ECHO を使って、現在アクティブなノードへの DICOM ネットワーク接続をテストします。
• get_attribute_presets：メタデータ検索結果で使用できる詳細レベル（最小、標準、拡張）を一覧表示します。

対話例

複数のツールを連携させることで、複雑な質問に回答できます。

📈 コントリビューション

テストの実行

テストを実行するには、Orthanc DICOM サーバーが起動している必要があります。Docker を使用できます。

# Navigate to the directory containing docker-compose.yml (e.g., tests/)
cd tests
docker-compose up -d

pytest を使用してテストを実行します。

# From the project root directory
pytest

Orthanc コンテナを停止します。

cd tests
docker-compose down

デバッグ

サーバーとの通信をデバッグするには、MCP Inspector を使用します。

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run dicom-mcp /path/to/your_config.yaml --transport stdio

🙏 謝辞

• pynetdicom を使用して構築されています
• PDF のテキスト抽出には PyPDF2 を使用しています