tavimercy-dicom-mcp

# TaviMercy DICOM MCP [](https://pypi.org/project/tavimercy-dicom-mcp/) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://opensource.org/licenses/MIT) 基于 MCP (Model Context Protocol) 的 DICOM 医学影像文件分析工具。 ## 特性 - 🔍 DICOM 文件扫描和解析 - 📊 医学影像序列分析（主动脉、二尖瓣） - 📁 按患者和序列自动整理 DICOM 文件 - 📈 导出测量数据为 CSV 格式 - 🔌 完整的 MCP 协议支持 - 🌐 与 Orthanc PACS 服务器集成 ## 安装 ### 使用 pip 安装 ```bash pip install tavimercy-dicom-mcp ``` ### 使用 uvx 直接运行（推荐） ```bash uvx tavimercy-dicom-mcp ``` ## MCP Server 配置 在 MCP 客户端配置文件中添加以下配置： ```json { "mcpServers": { "tavimercy-dicom-mcp": { "command": "uvx", "args": [ "tavimercy-dicom-mcp==2.1.6" ], "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): …