AWS HealthImaging MCP サーバー

AWS HealthImaging 操作のための包括的な Model Context Protocol (MCP) サーバーです。データストアの自動検出により、医療画像データのライフサイクル全体を管理する 39 個のツールを提供します。

機能

39 個の包括的な HealthImaging ツール: 医療画像データのライフサイクル全体を管理
削除操作: 患者データの削除およびスタディの削除ツールが「忘れられる権利/消去の権利」の目的をサポート
データストアの自動検出: 既存のデータストアをシームレスに検索して操作
DICOM メタデータ操作: 医療画像メタデータの抽出と分析
イメージフレーム管理: 個々のイメージフレームの取得と処理
検索機能: イメージセットとスタディを横断する高度な検索
一括操作: 効率的な患者メタデータの更新と削除
DICOM 階層: イメージセット内のシリーズおよびインスタンスの操作
エラーハンドリング: 詳細なフィードバックを備えた包括的なエラーハンドリング
型安全性: 完全な型アノテーションと検証

クイックスタート

オプション 1: uvx（推奨）

uvx awslabs.healthimaging-mcp-server@latest

オプション 2: uv install

uv add awslabs.healthimaging-mcp-server

オプション 3: Docker

docker run -it --rm \
  -e AWS_REGION=us-east-1 \
  -e AWS_PROFILE=your-profile \
  -v ~/.aws:/root/.aws:ro \
  public.ecr.aws/awslabs/healthimaging-mcp-server:latest

MCP クライアントの設定

Amazon Q Developer CLI

{
  "mcpServers": {
    "healthimaging": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.healthimaging-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "AWS_PROFILE": "your-profile",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "WARNING"
      }
    }
  }
}

その他の MCP クライアント

Claude Desktop などの他の MCP クライアントの場合は、以下を設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "healthimaging": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.healthimaging-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_REGION": "us-east-1",
        "AWS_PROFILE": "your-profile"
      }
    }
  }
}

利用可能なツール

データストア管理

list_datastores - すべての HealthImaging データストアを一覧表示（オプションでフィルタリング可能）
get_datastore - 特定のデータストアに関する詳細情報を取得
create_datastore - 新しい HealthImaging データストアを作成
delete_datastore - データストアを削除（安全チェック付き）

イメージセット操作

search_image_sets - DICOM 条件によるイメージセットの高度な検索
get_image_set - 特定のイメージセットに関する詳細情報を取得
get_image_set_metadata - イメージセットの完全な DICOM メタデータを取得
list_image_set_versions - イメージセットのすべてのバージョンを一覧表示
update_image_set_metadata - イメージセットの DICOM メタデータを更新
delete_image_set - イメージセットを削除（安全チェック付き）
copy_image_set - イメージセットを別のデータストアにコピー

DICOM ジョブ管理

start_dicom_import_job - S3 からの新しい DICOM インポートジョブを開始
get_dicom_import_job - インポートジョブのステータスと詳細を取得
list_dicom_import_jobs - すべての DICOM インポートジョブを一覧表示（フィルタリング付き）
start_dicom_export_job - S3 への新しい DICOM エクスポートジョブを開始
get_dicom_export_job - エクスポートジョブのステータスと詳細を取得
list_dicom_export_jobs - すべての DICOM エクスポートジョブを一覧表示（フィルタリング付き）

メタデータとフレームの操作

get_image_frame - ピクセルデータを含む個々のイメージフレームを取得

タグ付け操作

list_tags_for_resource - HealthImaging リソースのすべてのタグを一覧表示
tag_resource - HealthImaging リソースにタグを追加
untag_resource - HealthImaging リソースからタグを削除

高度な DICOM 操作

delete_patient_studies - 特定の患者のすべてのスタディを削除（GDPR コンプライアンス）
delete_study - 特定のスタディのすべてのイメージセットを削除
search_by_patient_id - 患者 ID によってすべてのイメージセットを検索
search_by_study_uid - study instance UID によってイメージセットを検索
search_by_series_uid - series instance UID によってイメージセットを検索
get_patient_studies - 特定の患者のすべてのスタディを取得
get_patient_series - 特定の患者のすべてのシリーズを取得
get_study_primary_image_sets - スタディのプライマリイメージセットを取得
delete_series_by_uid - series instance UID によって特定のシリーズを削除
get_series_primary_image_set - シリーズのプライマリイメージセットを取得
get_patient_dicomweb_studies - 患者の DICOMweb スタディレベル情報を取得
delete_instance_in_study - スタディ内の特定のインスタンスを削除
delete_instance_in_series - シリーズ内の特定のインスタンスを削除
update_patient_study_metadata - スタディ全体の患者およびスタディのメタデータを更新

一括操作

bulk_update_patient_metadata - 患者のすべてのスタディにわたって患者メタデータを更新
bulk_delete_by_criteria - 指定した条件に一致する複数のイメージセットを削除

DICOM 階層操作

remove_series_from_image_set - イメージセットから特定のシリーズを削除
remove_instance_from_image_set - イメージセットから特定のインスタンスを削除

使用例

基本的な操作

# List all datastores
datastores = await list_datastores()

# Get specific datastore
datastore = await get_datastore(datastore_id="12345678901234567890123456789012")

# Search for image sets
results = await search_image_sets(
    datastore_id="12345678901234567890123456789012",
    search_criteria={
        "filters": [
            {
                "values": [{"DICOMPatientId": "PATIENT123"}],
                "operator": "EQUAL"
            }
        ]
    }
)

高度な検索

# Complex search with multiple filters
results = await search_image_sets(
    datastore_id="12345678901234567890123456789012",
    search_criteria={
        "filters": [
            {
                "values": [{"DICOMStudyDate": "20240101"}],
                "operator": "EQUAL"
            },
            {
                "values": [{"DICOMModality": "CT"}],
                "operator": "EQUAL"
            }
        ]
    },
    max_results=50
)

DICOM メタデータ

# Get DICOM metadata for an image set
metadata = await get_image_set_metadata(
    datastore_id="12345678901234567890123456789012",
    image_set_id="98765432109876543210987654321098"
)

# Get specific image frame
frame = await get_image_frame(
    datastore_id="12345678901234567890123456789012",
    image_set_id="98765432109876543210987654321098",
    image_frame_information={
        "imageFrameId": "frame123"
    }
)

認証

必要な権限

AWS 認証情報には以下の権限が必要です。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "medical-imaging:ListDatastores",
                "medical-imaging:GetDatastore",
                "medical-imaging:CreateDatastore",
                "medical-imaging:DeleteDatastore",
                "medical-imaging:ListImageSets",
                "medical-imaging:GetImageSet",
                "medical-imaging:SearchImageSets",
                "medical-imaging:CopyImageSet",
                "medical-imaging:UpdateImageSetMetadata",
                "medical-imaging:DeleteImageSet",
                "medical-imaging:GetImageFrame",
                "medical-imaging:GetImageSetMetadata",
                "medical-imaging:ListDICOMImportJobs",
                "medical-imaging:GetDICOMImportJob",
                "medical-imaging:StartDICOMImportJob"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

エラーハンドリング

このサーバーは包括的なエラーハンドリングを提供します。

検証エラー: 詳細なエラーメッセージを伴う入力検証
AWS サービスエラー: AWS API エラーの適切な処理
リソースが見つからない場合: 存在しないリソースに関する明確なメッセージ
権限エラー: アクセスの問題に対する役立つガイダンス
レート制限: 指数バックオフによる自動再試行

トラブルシューティング

よくある問題

認証エラー
- AWS 認証情報が設定されているか確認する
- IAM 権限を確認する
- 正しい AWS リージョンであることを確認する
リソースが見つからない
- データストア/イメージセットの ID を確認する
- 指定したリージョンにリソースが存在するか確認する
- アクセス権限を確認する
インポートジョブの失敗
- S3 バケットの権限を確認する
- DICOM ファイル形式を確認する
- インポートジョブのログを確認する

デバッグモード

デバッグログを有効にします。

export FASTMCP_LOG_LEVEL=DEBUG
uvx awslabs.healthimaging-mcp-server@latest

開発

ローカル開発のセットアップ

リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/awslabs/mcp-server-collection.git
cd mcp-server-collection/src/healthimaging-mcp-server

依存関係をインストールします。

uv sync --dev

テストを実行します。

uv run python -m pytest tests/ -v

サーバーをローカルで実行します。

uv run python -m awslabs.healthimaging_mcp_server

テスト

このサーバーには 99% のカバレッジを持つ包括的なテストが含まれています。

# Run all tests
uv run python -m pytest tests/ -v

# Run with coverage
uv run python -m pytest tests/ -v --cov=awslabs.healthimaging_mcp_server --cov-report=html

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。詳細についてはコントリビューションガイドを参照してください。

ライセンス

このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

サポート

サポートが必要な場合は、以下を行ってください。

目次​

機能​

クイックスタート​

オプション 1: uvx（推奨）​

オプション 2: uv install​

オプション 3: Docker​

MCP クライアントの設定​

Amazon Q Developer CLI​

その他の MCP クライアント​

利用可能なツール​

データストア管理​

イメージセット操作​

DICOM ジョブ管理​

メタデータとフレームの操作​

タグ付け操作​

高度な DICOM 操作​

一括操作​

DICOM 階層操作​

使用例​

基本的な操作​

高度な検索​

DICOM メタデータ​

認証​

必要な権限​

エラーハンドリング​

トラブルシューティング​

よくある問題​

デバッグモード​

開発​

ローカル開発のセットアップ​

テスト​

コントリビューション​

ライセンス​

サポート​

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