Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-10 01:39 UTC

CursorTouch / Windows-MCP

MCP Server for Computer Use in Windows

PythonMIT★ 8.491 Sterne⑂ 931 Forksseit Mai 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird
#desktop#mcp#tools#windows#ai#windows-automation

CursorTouch/Windows-MCP erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (64/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
gesamt / 100
Exzellent

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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

CursorTouchOrganisation
301 Follower3 öffentliche Reposseit März 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIwindows-mcp0.8.839.53317vor 0 Tagenwindowsmcpaidesktopai-agent

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 654 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year654
human_commit_share0,81
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 18 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 22,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count18
latest_release_tagv0.8.8
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases22,9

Community & Verbreitung

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

81Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 8.491 Stars
24.7/25Forks — 931 Forks
9/15Watcher — 43 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks931
stars8.491
watchers43
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
61.3/80Downloads pro Monat — 39.533 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageswindows-mcp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads39.533
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

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

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 73 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 51 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled51
top_contributor_share0,73

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
37.1/42Issue-Lösungsquote — 88 % der Issues geschlossen
22.4/30PR-Annahme — 203/272 entschiedene PRs gemergt
11.7/13Newcomer PR acceptance — 9/10 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 14/19 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs203
open_issues19
closed_issues143
prs_merged_7d6
prs_decided_7d6
prs_merged_30d14
prs_decided_30d15
issue_closed_ratio0,883
closed_unmerged_prs69
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d9
first_time_prs_decided_30d10

Eigentümerschaft & Trägerschaft

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
17.8/25Reichweite des Inhabers — 301 Follower von CursorTouch
7.6/25Kontohistorie — 3 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers301
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginCursorTouch
public_repos3
account_age_days587

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 17 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageswindows-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

68Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 20 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdesktop, mcp, tools, windows, ai, windows-automation
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

73Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2/2.5CI-Tests — 20 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 14/19 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,6

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages101
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 101 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.anthropic.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 69 von 81 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.anthropic.com/llms.txt
legible_history_share0,852
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes7.898

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

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 19 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,19

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.1/55Handhabbare Dateigrößen — 5/142 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes225.324
source_files_sampled142
oversized_source_files5

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
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

8.491GitHub-Sterne
51Mitwirkende
654Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
18Releases
1Bus-Faktor
19offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:windows-mcp@0.8.8; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 931 ⇿
0Sterne
931Forks
16Releases

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.

02004006008001.000926632025-062026-022026-10
Major 0Minor 3Patch 11

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.6 / 10
6.6Gesamtwert

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 · 2026-10-10 01:39 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
8CI-Tests20 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 14/19 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 17
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIclick>=8.2.1pyproject.toml
PyPIcomtypes>=1.4.15pyproject.toml
PyPIdxcam>=0.3.0pyproject.toml
PyPIfastmcp>=3.0pyproject.toml
PyPIfuzzywuzzy>=0.18.0pyproject.toml
PyPImarkdownify>=1.1.0pyproject.toml
PyPIpillow>=11.2.1pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.3.8pyproject.toml
PyPIposthog>=7.4.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.0.0pyproject.toml
PyPIpygments>=2.20.0pyproject.toml
PyPIpython-levenshtein>=0.27.1pyproject.toml
PyPIpywin32>=311pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPIthefuzz>=0.22.1pyproject.toml
PyPIuuid7>=0.1.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 101

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 17 direkte und 84 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick8.5.0direkt
PyPIcomtypes1.4.17direkt
PyPIdxcam0.3.0direkt
PyPIfastmcp4.0.11direkt
PyPIfuzzywuzzy0.18.0direkt
PyPImarkdownify1.2.3direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIplatformdirs4.12.3direkt
PyPIposthog7.64.1direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpygments2.21.0direkt
PyPIpython-levenshtein0.27.5direkt
PyPIpywin32312direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPItabulate0.10.0direkt
PyPIthefuzz0.22.1direkt
PyPIuuid70.1.0direkt
PyPIaiofile3.12.3indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.15.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIauthlib1.8.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIcachetools7.2.0indirekt
PyPIcaio0.12.9indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography50.0.2indirekt
PyPIcyclopts5.1.1indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastmcp-slim4.0.11indirekt
PyPIgriffelib2.3.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore22.13.1indirekt
PyPIhttpx22.13.1indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.5indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlevenshtein0.27.5indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImcp2.3.0indirekt
PyPImcp-types2.3.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPInumpy2.5.3indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.6.0indirekt
PyPIopentelemetry-api1.45.0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpathable0.6.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.6indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpydantic-settings2.15.0indirekt
PyPIpyjwt2.15.1indirekt
PyPIpyperclip1.11.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.4indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrapidfuzz3.14.6indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrich-rst2.2.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruff0.16.10indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.10indirekt
PyPIsse-starlette3.5.0indirekt
PyPIstarlette1.7.0indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPIuncalled-for0.4.0indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIuvicorn0.54.0indirekt
PyPIwatchfiles1.3.0indirekt
PyPIwebsockets17.1indirekt
PyPIwindows-mcp0.8.8indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 101 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

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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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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