Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 01:24 UTC

IBM / mcp-context-forge

An AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.

PythonApache-2.0★ 4.477 Sterne⑂ 866 Forksseit Mai 2025Auf GitHub ansehen ↗

ArtNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugBibliothekMCP-Serverwie das ermittelt wird

IBM/mcp-context-forge erreicht einen Gesundheitsindex von 99 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (78/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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 90 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 99 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

International Business MachinesOrganisation · verifizierte Domain

8.707 Follower3.949 öffentliche Reposseit Feb. 2012

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	mcp-contextforge-gateway	1.0.10	-	25	vor 8 Tagen	mcp api gateway proxy tools agents agentic-ai model-context-protocol multi-agent fastapi json-rpc sse websocket federation security authentication ai-control-plane control-plane governance observability

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36	Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 2.110 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	2.110
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	52

Release-Disziplin

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 27 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 8 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	27
latest_release_tag	v1.0.10
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	8
mean_days_between_releases	13

Community & Verbreitung

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

92Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

59.2/60	Stars — 4.477 Stars
24.5/25	Forks — 866 Forks
8.4/15	Watcher — 34 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	866
stars	4.477
watchers	34
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	13
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	ja

Nachhaltigkeit & Governance

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

86Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/54	Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14.2/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 37 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 100 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	3
contributors_sampled	100
top_contributor_share	0,371

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut

Wie die Bewertung erfolgt

33.3/42	Issue-Lösungsquote — 79 % der Issues geschlossen
23/30	PR-Annahme — 2.365/3.083 entschiedene PRs gemergt
4.3/13	Newcomer PR acceptance — 1/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	2.365
open_issues	703
closed_issues	2.713
prs_merged_7d	28
prs_decided_7d	36
prs_merged_30d	40
prs_decided_30d	52
issue_closed_ratio	0,794
closed_unmerged_prs	718
first_time_authors_30d	3
first_time_prs_merged_30d	1
first_time_prs_decided_30d	3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
25/25	Reichweite des Inhabers — 8.707 Follower von IBM
25/25	Kontohistorie — 3.949 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	8.707
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	IBM
public_repos	3.949
account_age_days	5.320

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 8 Tagen
20/20	Versionshistorie — 25 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	mcp-contextforge-gateway
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	8

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

100Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 26 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — .pylintrc, .ruff.toml, Cargo.toml ([workspace.lints]), clippy.toml, eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), tox.ini
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	ja
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://ibm.github.io/mcp-context-forge/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 20 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	agents, ai, api-gateway, asyncio, authentication-middleware, devops, docker, fastapi, federation, gateway, generative-ai, jwt, kubernetes, llm-agents, mcp, model-context-protocol, observability, prompt-engineering, python, tools
has_wiki	ja
homepage	https://ibm.github.io/mcp-context-forge/
docs_site	https://ibm.github.io/mcp-context-forge/
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

73Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5	Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5	Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
5/5	Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6.8/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5	Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	7,3

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	87
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:mcp-contextforge-gateway@1.0.10 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 87 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.

80Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, charts/AGENTS.md, docs/AGENTS.md, plugins/AGENTS.md, tests/AGENTS.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md, charts/AGENTS.md, docs/AGENTS.md, plugins/AGENTS.md, tests/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	34.474

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

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, charts/mcp-stack/Makefile, crates/mcp_runtime/Makefile, docs/Makefile, mcp-servers/python/data_analysis_server/Makefile, mcp-servers/python/graphviz_server/Makefile, mcp-servers/python/mcp-rss-search/Makefile, mcp-servers/python/mcp_eval_server/Makefile, mcp-servers/python/output_schema_test_server/Makefile, mcp-servers/python/url_to_markdown_server/Makefile, mcp-servers/templates/go/{{cookiecutter.project_slug}}/Makefile, mcp-servers/templates/python/{{cookiecutter.project_slug}}/Makefile, plugins/external/cedar/Makefile, plugins/external/llmguard/Makefile, plugins/external/opa/Makefile, tests/client/Makefile, tests/load/Makefile, tests/performance/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, .ruff.toml, Cargo.toml ([workspace.lints]), clippy.toml, eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), tox.ini
11/11	Statische Typprüfung — mcpgateway/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
4/10	Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	Cargo.lock, package-lock.json, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile, charts/mcp-stack/Makefile, crates/mcp_runtime/Makefile, docs/Makefile, mcp-servers/python/data_analysis_server/Makefile, mcp-servers/python/graphviz_server/Makefile, mcp-servers/python/mcp-rss-search/Makefile, mcp-servers/python/mcp_eval_server/Makefile, mcp-servers/python/output_schema_test_server/Makefile, mcp-servers/python/url_to_markdown_server/Makefile, mcp-servers/templates/go/{{cookiecutter.project_slug}}/Makefile, mcp-servers/templates/python/{{cookiecutter.project_slug}}/Makefile, plugins/external/cedar/Makefile, plugins/external/llmguard/Makefile, plugins/external/opa/Makefile, tests/client/Makefile, tests/load/Makefile, tests/performance/Makefile
has_devcontainer	ja
has_linter_config	ja
typecheck_configs	mcpgateway/py.typed
agent_commit_share	0,02
toolchain_manifests	Cargo.toml, crates/mcp_runtime/Cargo.toml, mcp-servers/templates/go/{{cookiecutter.project_slug}}/go.mod
dependency_bot_commit_share	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mcpgateway/py.typed)
51.3/55	Handhabbare Dateigrößen — 115/1.720 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	1.303.107
source_files_sampled	1.720
oversized_source_files	115

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20	MCP-Server
40/40	Lauffähige Beispiele — examples

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
has_mcp_signal	ja
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

4.477GitHub-Sterne

100Mitwirkende

2.110Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

27Releases

3Bus-Faktor

703offene Issues

crates.io, npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
First-time contributor figures cover 12 of 23 authors (cap 12)
pypi download statistics for 'mcp-contextforge-gateway' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 866 ⇿

0Sterne

866Forks

27Releases

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.

Major 1Minor 9Patch 12

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10

7.3Gesamtwert

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 · 2026-09-16 01:24 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
k. A.	Branch-Protection	internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10	CI-Tests	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10	Code-Review	all changesets reviewed
10	Contributors	project has 13 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
10	Fuzzing	project is fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
k. A.	Pinned-Dependencies	internal error: internal error: invalid Dockerfile
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
9	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8	Vulnerabilities	2 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 49

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
npm	@alpinejs/csp	`^3.15.8`	package.json
npm	chart.js	`^4.4.7`	package.json
npm	codemirror	`^5.65.18`	package.json
npm	dompurify	`^3.2.2`	package.json
npm	htmx.org	`^2.0.3`	package.json
npm	marked	`^15.0.6`	package.json
PyPI	alembic	`>=1.19.1`	pyproject.toml
PyPI	argon2-cffi	`>=25.1.0`	pyproject.toml
PyPI	base58	`>=2.1.1`	pyproject.toml
PyPI	brotli	`>=1.2.0`	pyproject.toml
PyPI	click	`>=8.4.2`	pyproject.toml
PyPI	cpex	`==0.1.3`	pyproject.toml
PyPI	cryptography	`>=50.0.0`	pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.140.0`	pyproject.toml
PyPI	filelock	`>=3.32.0,<3.33.0`	pyproject.toml
PyPI	gunicorn	`>=26.0.0`	pyproject.toml
PyPI	h2	`>=4.4.1`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.28.1`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.28.1`	pyproject.toml
PyPI	idna	`>=3.18`	pyproject.toml
PyPI	jinja2	`>=3.1.6`	pyproject.toml
PyPI	jq	`>=1.12.0`	pyproject.toml
PyPI	jsonpath-ng	`>=1.8.0`	pyproject.toml
PyPI	jsonschema	`>=4.26.0`	pyproject.toml
PyPI	Mako	`>=1.4.1`	pyproject.toml
PyPI	mcp	`>=1.28.1,<2`	pyproject.toml
PyPI	msgpack	`>=1.2.1`	pyproject.toml
PyPI	orjson	`>=3.11.9`	pyproject.toml
PyPI	parse	`>=1.22.1`	pyproject.toml
PyPI	prometheus-fastapi-instrumentator	`>=8.1.0`	pyproject.toml
PyPI	prometheus_client	`>=0.26.0`	pyproject.toml
PyPI	psutil	`>=7.2.2`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.13.4`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.13.4`	pyproject.toml
PyPI	pydantic-settings	`>=2.15.0`	pyproject.toml
PyPI	pyjwt	`>=2.13.0`	pyproject.toml
PyPI	python-json-logger	`>=4.1.0`	pyproject.toml
PyPI	python-multipart	`>=0.0.32`	pyproject.toml
PyPI	PyYAML	`>=6.0.3`	pyproject.toml
PyPI	redis	`>=8.0.1`	pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2.34.2`	pyproject.toml
PyPI	requests-oauthlib	`>=2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	sqlalchemy	`>=2.0.52`	pyproject.toml
PyPI	sse-starlette	`>=3.4.8`	pyproject.toml
PyPI	starlette	`>=1.6.0`	pyproject.toml
PyPI	starlette-compress	`>=1.8.0`	pyproject.toml
PyPI	typer	`>=0.27.1`	pyproject.toml
PyPI	urllib3	`>=2.7.0`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`>=0.51.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 1.580

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 65 direkte und 1.515 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
npm	@alpinejs/csp	`3.16.3`	direkt
npm	chart.js	`4.5.1`	direkt
npm	codemirror	`5.65.21`	direkt
npm	dompurify	`3.4.14`	direkt
npm	htmx.org	`2.0.10`	direkt
npm	marked	`15.0.12`	direkt
PyPI	alembic	`1.19.1`	direkt
PyPI	argon2-cffi	`25.1.0`	direkt
PyPI	base58	`2.1.1`	direkt
PyPI	brotli	`—`	direkt
PyPI	brotli	`1.2.0`	direkt
PyPI	click	`—`	direkt
PyPI	click	`8.5.0`	direkt
PyPI	cpex	`0.1.3`	direkt
PyPI	cryptography	`50.0.1`	direkt
PyPI	fastapi	`—`	direkt
PyPI	fastapi	`0.141.1`	direkt
PyPI	filelock	`3.32.4`	direkt
PyPI	gunicorn	`26.2.0`	direkt
PyPI	h2	`4.4.1`	direkt
PyPI	httpx	`—`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	idna	`—`	direkt
PyPI	idna	`3.19`	direkt
PyPI	jinja2	`—`	direkt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	direkt
PyPI	jq	`1.12.0`	direkt
PyPI	jsonpath-ng	`1.8.0`	direkt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	direkt
PyPI	mako	`1.4.1`	direkt
PyPI	mcp	`—`	direkt
PyPI	mcp	`1.29.1`	direkt
PyPI	msgpack	`1.2.2`	direkt
PyPI	orjson	`—`	direkt
PyPI	orjson	`3.12.0`	direkt
PyPI	parse	`1.22.1`	direkt
PyPI	prometheus-client	`0.26.0`	direkt
PyPI	prometheus-fastapi-instrumentator	`8.1.0`	direkt
PyPI	psutil	`—`	direkt
PyPI	psutil	`7.2.2`	direkt
PyPI	pydantic	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.4`	direkt
PyPI	pydantic-settings	`—`	direkt
PyPI	pydantic-settings	`2.15.0`	direkt
PyPI	pyjwt	`2.13.0`	direkt
PyPI	python-json-logger	`4.2.0`	direkt
PyPI	python-multipart	`—`	direkt
PyPI	python-multipart	`0.0.32`	direkt
PyPI	pyyaml	`—`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
PyPI	redis	`8.1.0`	direkt
PyPI	requests	`—`	direkt
PyPI	requests	`2.34.2`	direkt
PyPI	requests-oauthlib	`2.0.0`	direkt
PyPI	sqlalchemy	`—`	direkt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.52`	direkt
PyPI	sse-starlette	`3.4.8`	direkt
PyPI	starlette	`—`	direkt
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PyPI	weasyprint	`—`	indirekt
PyPI	webcolors	`—`	indirekt
PyPI	webencodings	`—`	indirekt
PyPI	websocket-client	`1.9.0`	indirekt
PyPI	websockets	`17.1`	indirekt
PyPI	werkzeug	`3.1.8`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.3.0`	indirekt
PyPI	wsproto	`1.3.2`	indirekt
PyPI	xmod	`1.10.0`	indirekt
PyPI	xxhash	`4.0.1`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.5`	indirekt
PyPI	zaproxy	`0.6.0`	indirekt
PyPI	zipp	`—`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt
PyPI	zope-event	`6.2`	indirekt
PyPI	zope-interface	`8.6`	indirekt
PyPI	zopfli	`—`	indirekt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:mcp-contextforge-gateway@1.0.10 zieht 87 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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