Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-25 07:21 UTC

acex-labs / acex

PythonEigene Lizenz★ 1 Stern⑂ 0 Forksseit Nov. 2025Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

acex-labs/acex erreicht einen Gesundheitsindex von 60 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (78/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (38/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Mittel

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 57 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 60 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

acex-labsOrganisation

0 Follower3 öffentliche Reposseit Nov. 2025

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	acex-cli	4.5.1	300	18	vor 22 Tagen	automation cli control
PyPI	acex-mcp	1.0.0	129	1	vor 8 Tagen	—
PyPI	acex-client	4.8.3	665	22	vor 21 Tagen	automation control
PyPI	acex-devkit	2.8.0	1.529	53	vor 0 Tagen	automation devkit sdk drivers plugins
PyPI	acex	6.21.0	3.705	145	vor 0 Tagen	automation control api

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

57Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
31.2/36	Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 544 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	544
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	45

Release-Disziplin

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/27	Liefert Releases aus — keine Releases veröffentlicht
0/36	Release-Aktualität — keine Releases
0/27	Release-Rhythmus — keine Releases
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count

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?

38Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/60	Stars — 1 Stars
0/25	Forks — 0 Forks
0/15	Watcher — 0 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	0
stars	1
watchers	0
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
16.9/22.5	Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	2
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

62Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

49.9/80	Downloads pro Monat — 5.534 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	acex-cli, acex-devkit, acex
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	5.534
unverified_packages_excluded	acex-mcp, acex-client

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?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

48Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

25.2/54	Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.5/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 40 % der Commits
6.8/13.5	Breite der Beitragenden — 5 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	2
contributors_sampled	5
top_contributor_share	0,401

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut

Wie die Bewertung erfolgt

0/42	Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
29.1/30	PR-Annahme — 277/286 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	277
open_issues	0
closed_issues	0
prs_merged_7d	6
prs_decided_7d	6
prs_merged_30d	46
prs_decided_30d	49
issue_closed_ratio	—
closed_unmerged_prs	9
first_time_authors_30d	1
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

36Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
0/25	Reichweite des Inhabers — 0 Follower von acex-labs
6.2/25	Kontohistorie — 3 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	0
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	acex-labs
public_repos	3
account_age_days	327

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 5 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 145 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	acex-cli, acex-mcp, acex-client, acex-devkit, acex
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

78Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — ruff.toml
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
0/15	Dokumentations-/Homepage-Site
0/10	Repository-Beschreibung
0/10	Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	—
has_wiki	nein
homepage	—
docs_site	—
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	nein

Sicherheit

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

42Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

43Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

6/7.5	Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 6 out of 6 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
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10	Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5	Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	4,3

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

Abhängigkeits-Advisories

37Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

4.7/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 4 betroffen: fastmcp 2.13.0.2 (critical 10.0), click 8.3.0 (high 7.2), mcp 1.20.0 (high 7.1), +1 weitere
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
22.9/40	Keine offenen Advisories — 4 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 296 Tagen veröffentlicht

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	110
affected_packages	19
assessed_packages	204
unassessed_packages	16
affected_by_severity	critical 4, high 8, moderate 5, low 2
direct_affected_packages	4

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 204 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 16 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

67Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md, agents/telemetry-agent/AGENTS.md, docs/components/agents.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 85 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,85
agent_instruction_files	.github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md, agents/telemetry-agent/AGENTS.md, docs/components/agents.md
agent_instruction_max_bytes	9.656

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

61Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Taskfile.yml
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — ruff.toml
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	poetry.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	Taskfile.yml
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/493 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	48.292
source_files_sampled	493
oversized_source_files	0

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

1GitHub-Sterne

5Mitwirkende

544Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

0Releases

2Bus-Faktor

0offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Could not fetch pypi package 'acex-worker' from its registry
deps.dev does not index pypi:acex@6.21.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10

4.3Gesamtwert

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 · 2026-09-25 07:21 UTC

8	Binary-Artifacts	binaries present in source code
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	6 out of 6 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
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0	Dangerous-Workflow	dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
9	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 37

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	uvicorn	`>=0.38.0`	backend/pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.121.0`	backend/pyproject.toml
PyPI	sqlmodel	`>=0.0.27`	backend/pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2.32.5`	backend/pyproject.toml
PyPI	python-jose	`>=3.3.0`	backend/pyproject.toml
PyPI	psycopg2-binary	`>=2.9.10`	backend/pyproject.toml
PyPI	jinja2	`>=3.1.6`	backend/pyproject.toml
PyPI	openai	`>=1.54.0`	backend/pyproject.toml
PyPI	mcp	`>=1.20.0`	backend/pyproject.toml
PyPI	fastmcp	`>=2.13.0.2`	backend/pyproject.toml
PyPI	ipaddress	`>=1.0.23`	backend/pyproject.toml
PyPI	hvac	`>=2.3.0`	backend/pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.28.0`	backend/pyproject.toml
PyPI	acex-devkit	`—`	backend/pyproject.toml
PyPI	alembic	`>=1.19.1`	backend/pyproject.toml
PyPI	typer	`>=0.12.0`	cli/pyproject.toml
PyPI	rich	`>=13.0.0`	cli/pyproject.toml
PyPI	click	`>=8.1.7`	cli/pyproject.toml
PyPI	acex-client	`—`	cli/pyproject.toml
PyPI	acex-devkit	`—`	cli/pyproject.toml
PyPI	acex-driver-cisco-ioscli	`—`	cli/pyproject.toml
PyPI	ntc-templates	`>=8.1.0`	cli/pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.27.0`	client/pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.12.5`	client/pyproject.toml
PyPI	acex-devkit	`—`	client/pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.12.5`	devkit/pyproject.toml
PyPI	typing-extensions	`>=4.0.0`	devkit/pyproject.toml
PyPI	deepdiff	`>=8.6.1`	devkit/pyproject.toml
PyPI	ipaddress	`>=1.0.23`	devkit/pyproject.toml
PyPI	sqlmodel	`>=0.0.27`	devkit/pyproject.toml
PyPI	mcp	`>=1.1.0`	mcp/pyproject.toml
PyPI	fastmcp	`>=2.13.0.2`	mcp/pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.28.0`	mcp/pyproject.toml
PyPI	acex-client	`—`	mcp/pyproject.toml
PyPI	acex	`—`	worker/pyproject.toml
PyPI	celery	`>=5.3.0`	worker/pyproject.toml
PyPI	redis	`>=5.0.0`	worker/pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 220

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 46 direkte und 174 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	alembic	`—`	direkt
PyPI	alembic	`1.20.0`	direkt
PyPI	celery	`5.6.3`	direkt
PyPI	click	`8.3.0`	direkt
PyPI	click	`8.5.0`	direkt
PyPI	deepdiff	`8.6.2`	direkt
PyPI	deepdiff	`9.1.0`	direkt
PyPI	fastapi	`—`	direkt
PyPI	fastapi	`0.141.1`	direkt
PyPI	fastmcp	`—`	direkt
PyPI	fastmcp	`2.13.0.2`	direkt
PyPI	fastmcp	`4.0.4`	direkt
PyPI	httpx	`—`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	hvac	`—`	direkt
PyPI	ipaddress	`—`	direkt
PyPI	ipaddress	`1.0.23`	direkt
PyPI	jinja2	`—`	direkt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	direkt
PyPI	mcp	`—`	direkt
PyPI	mcp	`1.20.0`	direkt
PyPI	mcp	`2.2.0`	direkt
PyPI	ntc-templates	`9.3.0`	direkt
PyPI	openai	`—`	direkt
PyPI	openai	`3.14.1`	direkt
PyPI	psycopg2-binary	`—`	direkt
PyPI	psycopg2-binary	`2.9.13`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.5`	direkt
PyPI	python-jose	`—`	direkt
PyPI	python-jose	`3.5.0`	direkt
PyPI	redis	`8.1.0`	direkt
PyPI	requests	`—`	direkt
PyPI	requests	`2.32.5`	direkt
PyPI	requests	`2.34.2`	direkt
PyPI	rich	`14.2.0`	direkt
PyPI	rich	`15.0.0`	direkt
PyPI	sqlmodel	`—`	direkt
PyPI	sqlmodel	`0.0.27`	direkt
PyPI	sqlmodel	`0.0.42`	direkt
PyPI	sqlmodel	`0.0.47`	direkt
PyPI	typer	`0.27.2`	direkt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	direkt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	direkt
PyPI	uvicorn	`—`	direkt
PyPI	uvicorn	`0.38.0`	direkt
PyPI	uvicorn	`0.53.0`	direkt
PyPI	aiofile	`3.12.3`	indirekt
PyPI	amqp	`5.3.1`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.5`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.8.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.11.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.15.1`	indirekt
PyPI	asttokens	`3.0.2`	indirekt
PyPI	asyncssh	`2.24.0`	indirekt
PyPI	attrs	`25.4.0`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	authlib	`1.6.5`	indirekt
PyPI	authlib	`1.8.0`	indirekt
PyPI	bcrypt	`5.0.0`	indirekt
PyPI	beartype	`0.22.5`	indirekt
PyPI	beartype	`0.22.9`	indirekt
PyPI	billiard	`4.2.4`	indirekt
PyPI	cachebox	`5.2.3`	indirekt
PyPI	cachetools	`6.2.1`	indirekt
PyPI	cachetools	`7.1.8`	indirekt
PyPI	caio	`0.12.4`	indirekt
PyPI	certifi	`2025.10.5`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.7.22`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	cffi	`2.1.1`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.4`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.5.1`	indirekt
PyPI	click-didyoumean	`0.3.1`	indirekt
PyPI	click-plugins	`1.1.1.2`	indirekt
PyPI	click-repl	`0.3.0`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	cryptography	`46.0.3`	indirekt
PyPI	cryptography	`50.0.1`	indirekt
PyPI	cyclopts	`4.2.1`	indirekt
PyPI	cyclopts	`4.25.2`	indirekt
PyPI	diskcache	`5.6.3`	indirekt
PyPI	dnspython	`2.8.0`	indirekt
PyPI	docstring-parser	`0.17.0`	indirekt
PyPI	docstring-parser	`0.18.0`	indirekt
PyPI	docutils	`0.22.2`	indirekt
PyPI	ecdsa	`0.19.2`	indirekt
PyPI	email-validator	`2.3.0`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.0`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	executing	`2.2.1`	indirekt
PyPI	fastmcp-slim	`4.0.4`	indirekt
PyPI	greenlet	`3.5.5`	indirekt
PyPI	greenlet	`3.5.6`	indirekt
PyPI	griffelib	`2.3.0`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httpcore2	`2.13.0`	indirekt
PyPI	httpx-sse	`0.4.3`	indirekt
PyPI	httpx2	`2.13.0`	indirekt
PyPI	httpx2-jsfetch	`1.0`	indirekt
PyPI	idna	`3.11`	indirekt
PyPI	idna	`3.19`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	invoke	`3.0.3`	indirekt
PyPI	ipython	`9.17.1`	indirekt
PyPI	ipython-pygments-lexers	`1.1.1`	indirekt
PyPI	jaraco-classes	`3.4.0`	indirekt
PyPI	jaraco-context	`6.0.1`	indirekt
PyPI	jaraco-context	`6.1.2`	indirekt
PyPI	jaraco-functools	`4.3.0`	indirekt
PyPI	jaraco-functools	`4.6.0`	indirekt
PyPI	jedi	`0.20.0`	indirekt
PyPI	jeepney	`0.9.0`	indirekt
PyPI	jiter	`0.17.0`	indirekt
PyPI	joserfc	`1.7.5`	indirekt
PyPI	jsonref	`1.1.0`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.25.1`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-path	`0.3.4`	indirekt
PyPI	jsonschema-path	`0.5.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
PyPI	keyring	`25.6.0`	indirekt
PyPI	keyring	`25.7.0`	indirekt
PyPI	kombu	`5.6.2`	indirekt
PyPI	mako	`1.4.1`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.0.0`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.2.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	matplotlib-inline	`0.2.2`	indirekt
PyPI	mcp-types	`2.2.0`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	more-itertools	`10.8.0`	indirekt
PyPI	more-itertools	`11.1.0`	indirekt
PyPI	netmiko	`4.7.0`	indirekt
PyPI	openapi-pydantic	`0.5.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-api	`1.44.0`	indirekt
PyPI	orderly-set	`5.5.0`	indirekt
PyPI	packaging	`26.2`	indirekt
PyPI	packaging	`26.3`	indirekt
PyPI	paramiko	`4.0.0`	indirekt
PyPI	parso	`0.8.7`	indirekt
PyPI	pathable	`0.4.4`	indirekt
PyPI	pathable	`0.6.0`	indirekt
PyPI	pathvalidate	`3.3.1`	indirekt
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.11.9`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.5.0`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.53`	indirekt
PyPI	psutil	`7.2.2`	indirekt
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirekt
PyPI	pure-eval	`0.2.4`	indirekt
PyPI	py-key-value-aio	`0.2.8`	indirekt
PyPI	py-key-value-aio	`0.4.5`	indirekt
PyPI	py-key-value-shared	`0.2.8`	indirekt
PyPI	pyasn1	`0.6.4`	indirekt
PyPI	pycparser	`2.23`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.5`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.11.0`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.15.0`	indirekt
PyPI	pygments	`2.19.2`	indirekt
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirekt
PyPI	pyjwt	`2.10.1`	indirekt
PyPI	pyjwt	`2.14.0`	indirekt
PyPI	pynacl	`1.6.2`	indirekt
PyPI	pyperclip	`1.11.0`	indirekt
PyPI	pyserial	`3.5`	indirekt
PyPI	pytest	`—`	indirekt
PyPI	pytest	`8.4.2`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`—`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`0.23.8`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.1`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.20`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.32`	indirekt
PyPI	pywin32	`311`	indirekt
PyPI	pywin32	`312`	indirekt
PyPI	pywin32-ctypes	`0.2.3`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	referencing	`0.36.2`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	respx	`0.22.0`	indirekt
PyPI	rich-rst	`1.3.2`	indirekt
PyPI	rich-rst	`2.1.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.28.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`2026.6.3`	indirekt
PyPI	rsa	`4.9.1`	indirekt
PyPI	ruamel-yaml	`0.19.1`	indirekt
PyPI	scp	`0.16.1`	indirekt
PyPI	scrapli	`2026.2.20`	indirekt
PyPI	secretstorage	`3.4.0`	indirekt
PyPI	secretstorage	`3.5.0`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.52`	indirekt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.54`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.0.3`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.4.11`	indirekt
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirekt
PyPI	starlette	`0.49.3`	indirekt
PyPI	starlette	`1.6.0`	indirekt
PyPI	textfsm	`2.1.0`	indirekt
PyPI	traitlets	`5.16.1`	indirekt
PyPI	truststore	`0.10.4`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.4`	indirekt
PyPI	tzdata	`2026.4`	indirekt
PyPI	tzlocal	`5.4.4`	indirekt
PyPI	uncalled-for	`0.4.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.5.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.8.0`	indirekt
PyPI	vine	`5.1.0`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.2.0`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.8.3`	indirekt
PyPI	websockets	`15.0.1`	indirekt
PyPI	websockets	`17.1`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 19

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 204 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 19 tragen bekannte Advisories, davon 4 direkte. 16 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
fastmcp	`2.13.0.2`	direkt	kritisch	9	`3.2.0`
anyio	`4.11.0`	indirekt	kritisch	2	`4.14.2`
authlib	`1.6.5`	indirekt	kritisch	16	`1.7.1`
cryptography	`46.0.3`	indirekt	kritisch	13	`50.0.0`
click	`8.3.0`	direkt	hoch	1	`8.3.3`
mcp	`1.20.0`	direkt	hoch	6	`1.28.1`
ecdsa	`0.19.2`	indirekt	hoch	2	—
jaraco-context	`6.0.1`	indirekt	hoch	2	`6.1.0`
pyjwt	`2.10.1`	indirekt	hoch	13	`2.13.0`
python-multipart	`0.0.20`	indirekt	hoch	14	`0.0.31`
starlette	`0.49.3`	indirekt	hoch	10	`1.3.1`
urllib3	`2.5.0`	indirekt	hoch	8	`2.7.0`
requests	`2.32.5`	direkt	mittel	2	`2.33.0`
diskcache	`5.6.3`	indirekt	mittel	2	—
idna	`3.11`	indirekt	mittel	2	`3.15`
pytest	`8.4.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
python-dotenv	`1.2.1`	indirekt	mittel	2	`1.2.2`
paramiko	`4.0.0`	indirekt	niedrig	2	—
pygments	`2.19.2`	indirekt	niedrig	2	`2.20.0`

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.

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Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

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Warnungen zur Datenerhebung

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