dicom-tools-mcp-test 1.0.2
基于 MCP (Model Context Protocol) 的 DICOM 医学影像文件分析工具
License: MIT
Requires Python: >=3.10
Keywords: dicom, mcp, medical-imaging, model-context-protocol, orthanc

# DICOM Tools MCP

[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.10%2B-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-0.9.0%2B-green.svg)](https://modelcontextprotocol.io)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE)

基于 MCP (Model Context Protocol) 的 DICOM 医学影像文件分析工具。提供扫描、解析、映射和上传等功能的 Python 实现。

## ✨ 功能特性

- 📁 **目录扫描**：快速扫描 DICOM 文件目录，生成统计摘要
- 📄 **文件解析**：提取 DICOM 文件的关键元数据信息
- 🗂️ **序列映射**：生成患者-序列的详细映射关系
- 📤 **自动上传**：支持自动上传 DICOM 文件进行在线分析
- 🔍 **序列分析**：支持主动脉和二尖瓣等医学影像分析
- 📊 **JSON 导出**：导出完整的扫描结果为 JSON 格式

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- Python 3.10 或更高版本
- Windows/Linux/macOS

### 安装

#### 使用 uv (推荐)

```bash
# 安装 uv
pip install uv

# 安装项目依赖
uv sync
```

#### 使用 pip

```bash
pip install -r requirements.txt
```

#### 从源码安装

```bash
pip install -e .
```

### 配置

1. 复制 `.env.example` 为 `.env`（如果存在）
2. 配置必要的环境变量

## 📖 使用方法

### 作为 MCP 服务器运行

```bash
python main.py
```

### 命令行工具

```bash
# 运行 DICOM 工具
dicom-tools-mcp
```

### 作为 Python 模块使用

```python
from dicom_tools.scanner import scan_dicom_directory_tool
from dicom_tools.parser import parse_dicom_file_tool

# 扫描目录
result = await scan_dicom_directory_tool("/path/to/dicom/files")

# 解析单个文件
result = await parse_dicom_file_tool("/path/to/file.dcm")
```

## 🛠️ 可用工具

### 1. scan-dicom-directory
扫描指定目录下的所有 DICOM 文件，返回统计摘要。

**输入参数：**
- `directory_path` (string): 要扫描的目录路径

**返回信息：**
- 总数据量
- 患者数量
- 序列数量
- 文件统计

### 2. parse-dicom-file
解析单个 DICOM 文件，提取关键元数据。

**输入参数：**
- `file_path` (string): DICOM 文件的路径

**返回信息：**
- PatientID
- PatientName
- SeriesInstanceUID
- SeriesDescription
- 其他 DICOM 标签信息

### 3. get-dicom-series-mapping
生成患者-序列的详细映射关系。

**输入参数：**
- `directory_path` (string): 要扫描的目录路径

**返回信息：**
- 患者映射
- 序列列表
- 文件列表

### 4. export-dicom-json
导出完整的 DICOM 扫描结果为 JSON 格式。

**输入参数：**
- `directory_path` (string): 要扫描的目录路径

**输出：**
- 包含所有患者、序列和文件信息的 JSON 文件

### 5. Analysis_dicom_directory
扫描并自动上传 DICOM 文件进行在线分析。

**输入参数：**
- `directory_path` (string): DICOM 文件夹路径
- `series_type` (string): 分析方法（1=主动脉，9=二尖瓣）

**返回信息：**
- 上传信息
- 分析 URL

### 6. separate-series-by-patient
按患者分离 DICOM 序列文件。

**输入参数：**
- `fileforsep` (string): 要处理的文件路径

## 📁 项目结构

```
dicom-tools-mcp/
├── main.py                 # MCP 服务器主入口
├── upload.py              # 上传和分析功能
├── getcookie.py           # Cookie 管理
├── getcrpit.py            # 加密工具
├── pyproject.toml         # 项目配置
├── dicom_tools/           # DICOM 工具核心模块
│   ├── __init__.py
│   ├── scanner.py         # 目录扫描
│   ├── parser.py          # 文件解析
│   ├── mapping.py         # 序列映射
│   ├── exporter.py        # JSON 导出
│   ├── types.py           # 数据类型定义
│   └── utils.py           # 工具函数
└── src/                   # 应用源码
    ├── api/               # API 接口
    ├── core/              # 核心处理逻辑
    ├── models/            # 数据模型
    └── utils/             # 辅助工具
```

## 🔧 开发

### 运行测试

```bash
pytest
```

### 代码格式化

```bash
black .
```

### 类型检查

```bash
mypy .
```

## 📦 依赖项

主要依赖：

- `mcp>=0.9.0` - Model Context Protocol 框架
- `pydicom>=2.4.0` - DICOM 文件处理
- `requests>=2.31.0` - HTTP 请求
- `pydantic>=2.0.0` - 数据验证
- `tqdm>=4.66.0` - 进度条显示
- `pyorthanc` - Orthanc PACS 集成

完整依赖列表请查看 `pyproject.toml`。

## 🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 开启 Pull Request

## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件

## 🔗 相关资源

- [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io)
- [PyDICOM 文档](https://pydicom.github.io/)
- [DICOM 标准](https://www.dicomstandard.org/)
- [Orthanc PACS](https://www.orthanc-server.com/)

## 📧 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

- 提交 Issue: [GitHub Issues](https://github.com/yourusername/dicom-tools-mcp/issues)
- Email: your.email@example.com

## 🙏 致谢

感谢所有为本项目做出贡献的开发者！

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**注意**: 本工具仅供研究和学习使用，处理医疗数据时请遵守相关法律法规和隐私保护要求。