이 가이드에서는 데이터베이스용 MCP 도구 상자를 사용하여 Cloud Healthcare API를 다양한 통합 개발 환경 (IDE) 및 개발자 도구에 연결하는 방법을 설명합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 의료 데이터 세트와 같은 데이터 소스에 연결할 수 있는 개방형 프로토콜인 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 사용하므로 기존 도구에서 직접 의료 데이터를 검색하고 상호작용할 수 있습니다.
이 가이드에서는 다음 IDE의 연결 프로세스를 보여줍니다.
- 커서
- Windsurf(이전 명칭: Codeium)
- Visual Studio Code(Copilot)
- Cline(VS Code 확장 프로그램)
- Claude Desktop
- Claude code
시작하기 전에
Google Cloud 콘솔의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.
이 태스크를 완료하는 데 필요한 역할과 권한을 구성합니다. 프로젝트에 연결하려면 Healthcare FHIR 리소스 리더 역할 (
roles/healthcare.fhirResourceReader) 및 Healthcare DICOM 뷰어 역할 (roles/healthcare.dicomViewer) 또는 이에 상응하는 IAM 권한이 필요합니다.환경에 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보(ADC)를 구성합니다.
MCP Toolbox 설치
이 도구 상자는 IDE와 Cloud Healthcare API 사이에 있는 오픈소스 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버 역할을 하며 AI 도구를 위한 안전하고 효율적인 컨트롤 플레인을 제공합니다.
MCP Toolbox의 최신 버전을 바이너리로 다운로드합니다. 운영체제(OS) 및 CPU 아키텍처에 해당하는 바이너리를 선택합니다. MCP Toolbox 버전 v0.19.1 이상을 사용해야 합니다.
linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/linux/amd64/toolbox
VERSION을 MCP Toolbox 버전(예:v0.19.1)으로 바꿉니다.macOS darwin/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/arm64/toolbox
VERSION을 MCP Toolbox 버전(예:v0.19.1)으로 바꿉니다.macOS darwin/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/darwin/amd64/toolbox
VERSION을 MCP Toolbox 버전(예:v0.19.1)으로 바꿉니다.windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/VERSION/windows/amd64/toolbox
VERSION을 MCP Toolbox 버전(예:v0.19.1)으로 바꿉니다.바이너리를 실행 가능하게 만듭니다.
chmod +x toolbox설치를 확인합니다.
./toolbox --version
클라이언트 및 연결 설정
이 섹션에서는 Cloud Healthcare API를 도구에 연결하는 방법을 설명합니다.
Claude code
- Claude Code를 설치합니다.
- 프로젝트 루트에
.mcp.json파일이 없으면 만듭니다. - 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.
{ "mcpServers": { "healthcare": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","cloud-healthcare","--stdio"], "env": { "HEALTHCARE_PROJECT": "PROJECT_ID", "HEALTHCARE_REGION": "REGION", "HEALTHCARE_DATASET": "DATASET_ID" } } } } - Claude Code를 다시 시작하여 새 설정을 로드합니다. 다시 열리면 도구에서 구성된 MCP 서버가 감지되었음을 나타냅니다.
Claude Desktop
- Claude Desktop을 열고 설정으로 이동합니다.
- 개발자 탭에서 구성 수정을 클릭하여 구성 파일을 엽니다.
- 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.
{ "mcpServers": { "healthcare": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","cloud-healthcare","--stdio"], "env": { "HEALTHCARE_PROJECT": "PROJECT_ID", "HEALTHCARE_REGION": "REGION", "HEALTHCARE_DATASET": "DATASET_ID" } } } } - Claude Desktop을 다시 시작합니다.
- 새 채팅 화면에 새 MCP 서버와 함께 망치(MCP) 아이콘이 표시됩니다.
Cline
- VS Code에서 Cline 확장 프로그램을 열고 MCP 서버 아이콘을 탭합니다.
- MCP 서버 구성을 탭하여 구성 파일을 엽니다.
- 다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.
{ "mcpServers": { "healthcare": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","cloud-healthcare","--stdio"], "env": { "HEALTHCARE_PROJECT": "PROJECT_ID", "HEALTHCARE_REGION": "REGION", "HEALTHCARE_DATASET": "DATASET_ID" } } } }
서버가 성공적으로 연결되면 녹색 활성 상태가 표시됩니다.
커서
- 프로젝트 루트에
.cursor디렉터리가 없으면 이 디렉터리를 만듭니다. .cursor/mcp.json파일이 없으면 이 파일을 만들고 엽니다.- 다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.
{ "mcpServers": { "healthcare": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","cloud-healthcare","--stdio"], "env": { "HEALTHCARE_PROJECT": "PROJECT_ID", "HEALTHCARE_REGION": "REGION", "HEALTHCARE_DATASET": "DATASET_ID" } } } } - 커서를 열고 설정>커서 설정 > MCP로 이동합니다. 서버가 연결되면 녹색 활성 상태가 표시됩니다.
Visual Studio Code(Copilot)
- VS Code를 열고 프로젝트 루트에
.vscode디렉터리가 없으면 이 디렉터리를 만듭니다. .vscode/mcp.json파일이 없으면 이 파일을 만들고 엽니다.- 다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.
{ "servers": { "healthcare": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","cloud-healthcare","--stdio"], "env": { "HEALTHCARE_PROJECT": "PROJECT_ID", "HEALTHCARE_REGION": "REGION", "HEALTHCARE_DATASET": "DATASET_ID" } } } } - VS Code 창을 새로고침합니다. MCP 호환 확장 프로그램이 구성을 자동으로 감지하고 서버를 시작합니다.
Windsurf
- Windsurf를 열고 Cascade 어시스턴트로 이동합니다.
- MCP 아이콘을 클릭한 후 구성을 클릭하여 구성 파일을 엽니다.
- 다음 구성을 추가하고 환경 변수를 값으로 바꾼 후 저장합니다.
{ "mcpServers": { "healthcare": { "command": "./PATH/TO/toolbox", "args": ["--prebuilt","cloud-healthcare","--stdio"], "env": { "HEALTHCARE_PROJECT": "PROJECT_ID", "HEALTHCARE_REGION": "REGION", "HEALTHCARE_DATASET": "DATASET_ID" } } } }
참고:
HEALTHCARE_PROJECT환경 변수는 MCP 도구 상자에서 사용할 기본 Google Cloud 프로젝트 ID를 지정합니다. 환자 검색 또는 DICOM 인스턴스 조회와 같은 모든 작업은 이 프로젝트 내에서 실행됩니다.
도구 사용하기
이제 AI 도구가 MCP를 사용하여 Cloud Healthcare API에 연결됩니다. AI 어시스턴트에게 FHIR 환자를 검색하거나, 특정 환자의 기록을 가져오거나, DICOM 연구를 조회하거나, 데이터 세트의 DICOM 저장소를 나열해 달라고 요청해 보세요.
LLM에서 사용할 수 있는 도구는 다음과 같습니다.
- get_dataset: 데이터 세트의 세부정보를 가져옵니다.
- list_datasets: 프로젝트의 상태 데이터 세트를 나열합니다.
- list_fhir_stores: 지정된 데이터 세트의 FHIR 저장소를 나열합니다.
- list_dicom_stores: 지정된 데이터 세트의 DICOM 저장소를 나열합니다.
- get_fhir_store: 지정된 FHIR 저장소의 구성을 가져옵니다.
- get_fhir_store_metrics: FHIR 스토어와 연결된 측정항목을 가져옵니다.
- get_fhir_resource: FHIR 리소스의 콘텐츠를 가져옵니다.
- get_fhir_resource_version: FHIR 리소스의 버전 (현재 또는 과거) 콘텐츠를 가져옵니다.
- fhir_patient_everything: FHIR 환자 리소스 및 해당 환자와 관련된 리소스를 검색합니다.
- fhir_patient_search: 지정된 기준에 따라 FHIR 저장소에서 FHIR 환자 리소스를 검색합니다.
- get_dicom_store: 지정된 DICOM 저장소의 구성을 가져옵니다.
- get_dicom_store_metrics: DICOM 저장소와 연결된 측정항목을 가져옵니다.
- search_dicom_studies: 일치하는 DICOM 연구 목록을 반환합니다.
- search_dicom_series: 일치하는 DICOM 시리즈 목록을 반환합니다.
- search_dicom_instances: 일치하는 DICOM 인스턴스 목록을 반환합니다.
- retrieve_dicom_instance_rendered: 지정된 연구, 시리즈, SOP 인스턴스 UID와 연결된 DICOM 인스턴스의 렌더링된 이미지를 JPEG 형식의 base64 인코딩으로 반환합니다.