基于 MCP (Model Context Protocol) 的 DICOM 医学影像文件分析工具
Project description
DicomToolsForMCP
基于 MCP (Model Context Protocol) 的 DICOM 医学影像文件分析工具。
安装
pip install dicomtoolsformcp
MCP Server 配置
在 MCP 客户端配置文件中添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"dicom-tools-python": {
"command": "uvx",
"args": [
"dicomtoolsformcp"
],
"env": {
"base_url": "https://your-server.com",
"name": "your_username",
"password": "your_password",
"tel": "your_phone"
}
}
}
}
环境变量说明:
base_url: 服务器基础URL(必需)name: 用户名(可选,用于自动登录)password: 密码(可选,用于自动登录)tel: 手机号(可选,用于自动登录)
工具说明
1. scan-dicom-directory
扫描指定目录下所有可读的 .dcm 文件,汇总患者数、序列数、文件数和总字节数,返回 JSON 文本。
参数:
directory_path(string): 待扫描的本地目录路径,绝对路径,必须存在且可读
2. parse-dicom-file
解析单个 DICOM 文件,提取 PatientID、PatientName、SeriesInstanceUID、SeriesDescription 等元数据,返回结构化 JSON。
参数:
file_path(string): 待解析的本地 DICOM 文件路径,需指向实际存在的 .dcm 文件
3. analyze-dicom-directory
扫描目录中的 DICOM 序列,按 series_type 选择分析流程并上传到预配置的远端分析服务,返回上传结果及访问 URL。
参数:
directory_path(string): 包含待分析 DICOM 序列的本地目录路径,必须存在且具备读取权限series_type(string): 分析流程类型,1=主动脉分析,9=二尖瓣分析
4. separate-dicom-files
按患者和序列拆分目录下的 DICOM 文件,生成新的子目录结构,并以 JSON 返回整理后的统计结果。
参数:
directory_path(string): 待整理的顶层目录路径,执行过程中会在同级创建输出目录
5. get-analysis-result
根据 study_uid 查询分析结果,如果没有分析结果,需要进行 analyze-dicom-directory 工具上传分析,返回测量结果的 URL。
参数:
study_uid(string): DICOM序列的 study_uid,用于查询分析结果
6. export-measurement-csv
导出账号下指定 StudyInstanceUID 数组的测量数值 CSV 文件,返回下载 URL。
参数:
studyInstanceUids(array): StudyInstanceUID 数组,用于导出对应的测量数值 CSV 文件
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- Size: 54.5 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.10.9
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
96c0299954756e7aa2cdb82e84e4dda30b5acd2aeecc269ecc909d009e2769ad
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| MD5 |
495ab8a230a7aa38c0dc223df692e733
|
|
| BLAKE2b-256 |
67c4e185b0e67f68f28e60a639c20f7590e4fd4fe43efcd888f4f6f94641f482
|
File details
Details for the file dicomtoolsforseprate-2.0.6-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: dicomtoolsforseprate-2.0.6-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 60.0 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.10.9
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
b61bd23776fb41ef90f435c55583d93d8a03f426e8473aaa916573c1a8427f24
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| MD5 |
845b8f8f489f97805ca54c5ea2c03511
|
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| BLAKE2b-256 |
9e29a85f80797536319d1835db6e6bbaa9a17eef34e116ccd95cdb8c3d9daae5
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