Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 10:34 UTC

CrowdStrike / falcon-mcp

Connect AI agents to CrowdStrike Falcon for automated security analysis and threat hunting

PythonMIT★ 250 Sterne⑂ 82 Forksseit Juni 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird
#ai#crowdstrike#falcon#mcp#mcp-server

CrowdStrike/falcon-mcp erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (94/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (65/100). Zuletzt vor 7 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

95
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

95
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 82 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 95 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

CrowdStrikeOrganisation · verifizierte Domain
1.421 Follower276 öffentliche Reposseit Sept. 2012

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIfalcon-mcp0.19.047.24621vor 7 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

94Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 7 Tagen
25.6/36Commit-Rhythmus — 37/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 176 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year176
human_commit_share0,8
days_since_last_push7
active_weeks_last_year37

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 21 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 10 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count21
latest_release_tagv0.19.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases10
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

72Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
38.9/60Stars — 250 Stars
15.9/25Forks — 82 Forks
5.8/15Watcher — 12 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks82
stars250
watchers12
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

76Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 64 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 27 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled27
top_contributor_share0,635

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35.2/42Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
19.1/30PR-Annahme — 276/433 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 4/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs276
open_issues21
closed_issues108
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d23
prs_decided_30d23
issue_closed_ratio0,837
closed_unmerged_prs157
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
22.7/25Reichweite des Inhabers — 1.421 Follower von CrowdStrike
25/25Kontohistorie — 276 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.421
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginCrowdStrike
public_repos276
account_age_days5.093

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 7 Tagen
20/20Versionshistorie — 21 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfalcon-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish7

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

85Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://developer.crowdstrike.com/falcon-mcp/overview/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, crowdstrike, falcon, mcp, mcp-server
has_wikinein
homepagehttps://developer.crowdstrike.com/falcon-mcp/overview/
docs_sitehttps://developer.crowdstrike.com/falcon-mcp/overview/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

85Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
4/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate8,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages33
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:falcon-mcp@0.19.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 33 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

65Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://developer.crowdstrike.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 80 von 80 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://developer.crowdstrike.com/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 10 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.2/55Handhabbare Dateigrößen — 6/184 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes133.289
source_files_sampled184
oversized_source_files6

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

250GitHub-Sterne
27Mitwirkende
176Commits, letzte 12 Monate
7Tage seit letztem Push
21Releases
1Bus-Faktor
21offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 82 ⇿
0Sterne
82Forks
20Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

0204060801008142025-072026-022026-09
Major 0Minor 18Patch 2

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 8.1 / 10
8.1Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-09 10:33 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
4Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIanyio>=4.5pyproject.toml
PyPIcrowdstrike-falconpy>=1.6.4pyproject.toml
PyPImcp>=1.28.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.1.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 59

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 55 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanyio4.9.0direkt
PyPIcrowdstrike-falconpy1.6.4direkt
PyPImcp1.29.0direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIast-serialize0.5.0indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIcertifi2025.4.26indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.2indirekt
PyPIclick8.4.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIfalcon-mcp—indirekt
PyPIfalcon-mcp0.19.0indirekt
PyPIgoogle-adk2.5.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-aiplatform1.162.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.25.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1indirekt
PyPIlibrt0.11.0indirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.3.8indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpycparser2.22indirekt
PyPIpydantic2.11.5indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.33.2indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.9.1indirekt
PyPIpygments2.19.1indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIreferencing0.36.2indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrpds-py0.26.0indirekt
PyPIruff0.15.18indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsse-starlette3.4.5indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItyping-extensions4.14.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.1indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.34.3indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:falcon-mcp@0.19.0 zieht 33 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.