Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 19:01 UTC

TMDray / vicsia-mcp

vicsia-studio-mcp : Control your Vicsia workspace from Claude — create and manage voice agents, configure MCP integrations, capture screen context, paste text and send notifications. vicsia-agents-mcp : Run your Vicsia voice agents as MCP tools — each agent you configure in Vicsia becomes directly callable from Claude and other LLMs.

PythonKeine Lizenz erkannt★ 1 Stern⑂ 0 Forksseit März 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird

TMDray/vicsia-mcp erreicht einen Gesundheitsindex von 34 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Vitality (63/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (11/100). Zuletzt heute aktualisiert.

34
gesamt / 100
Gefährdet

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.

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)
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 39 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 34 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

TMDrayPersönliches Konto
2 Follower4 öffentliche Reposseit Aug. 2020

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIvicsia-studio-mcp1.3.162.357138vor 24 Tagenaccessibilityagentsclaudemcpvoice

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

63Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 22/52 Wochen mit Commits, abgewertet wegen Automatisierung: 0 der letzten 100 Commits von Menschen verfasst, über 151 Tage
0/18Commit-Volumen — 145 Commits im letzten Jahr, abgewertet wegen Automatisierung: 0 der letzten 100 Commits von Menschen verfasst, über 151 Tage
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_year145
human_commit_share0
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 100 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv1.3.17-beta.10
releases_from_tagsja
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,7
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?

23Gefährdet · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 1 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars1
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
0/22.5Lizenz — keine Lizenzdatei erkannt
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licensenein
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
45/80Downloads pro Monat — 2.357 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvicsia-studio-mcp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.357
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?

42Schwach · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
0/30PR-Annahme — keine entschiedenen Pull Requests oder keine Daten
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, PR-Annahme, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
3.4/25Reichweite des Inhabers — 2 Follower von TMDray
17.1/25Kontohistorie — 4 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginTMDray
public_repos4
account_age_days2.264
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 24 Tagen
20/20Versionshistorie — 138 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvicsia-studio-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish24

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

21Gefährdet · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
0/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsnein
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

46Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

33Gefährdet
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
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
0/2.5Lizenz — license file not detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate3,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. 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_packages37
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:vicsia-studio-mcp@1.3.16 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 37 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.

11Kritisch · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
0/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsnein
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
36.7/55Handhabbare Dateigrößen — 1/3 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes77.707
source_files_sampled3
oversized_source_files1
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

1GitHub-Sterne
-Mitwirkende
145Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
-Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • No human contributors found; every contributor is an automation account
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.3 / 10
3.3Gesamtwert

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 · 2026-10-19 19:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
0Licenselicense file not detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImcp>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.9.0pyproject.toml
PyPIpyperclip>=1.8.0pyproject.toml
PyPIpyautogui>=0.9.54pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:vicsia-studio-mcp@1.3.16 zieht 37 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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

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.