Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-22 13:14 UTC

n24q02m / mcp-core

Shared foundation for building MCP servers -- Streamable HTTP transport, OAuth 2.1, browser-based credential setup, and a shared embedding daemon.

Python · TypeScriptApache-2.0★ 1 Stern⑂ 1 Forkseit Apr. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerBibliothekNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#ai#mcp#model-context-protocol#oauth21#python#streamable-http#typescript#open-source

n24q02m/mcp-core erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (50/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Nguyen Quang MinhPersönliches Konto
29 Follower43 öffentliche Reposseit Juni 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
npm@n24q02m/mcp-core1.23.07.192120vor 14 Tagenmcpmodel-context-protocolstreamable-httpoauth21transportclaudecursorcopilotcodexopencode
PyPIn24q02m-mcp-core1.23.09.414120vor 14 Tagenmcpmodel-context-protocoloauth21streamable-httptransport
PyPImcp-embedding-daemon1.23.01.045119vor 14 Tagenembeddingggufinferencemcponnx

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

86Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
13.2/36Commit-Rhythmus — 19/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 680 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year680
human_commit_share0,61
days_since_last_push0
active_weeks_last_year19

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 11 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv1.23.1-beta.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release11
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?

50Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 1 Stars
0/25Forks — 1 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars1
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
56.6/80Downloads pro Monat — 17.651 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packages@n24q02m/mcp-core, n24q02m-mcp-core, mcp-embedding-daemon
dependents—
ecosystemsnpm, pypi
total_downloads—
monthly_downloads17.651
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?

52Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

12Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
2.7/13.5Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,998

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
37.3/42Issue-Lösungsquote — 89 % der Issues geschlossen
17.3/30PR-Annahme — 431/748 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs431
open_issues1
closed_issues8
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d25
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,889
closed_unmerged_prs317
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
10.6/25Reichweite des Inhabers — 29 Follower von n24q02m
18.4/25Kontohistorie — 43 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers29
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginn24q02m
public_repos43
account_age_days1.173
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 — 3 Paket(e) auf npm, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 14 Tagen
20/20Versionshistorie — 120 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packages@n24q02m/mcp-core, n24q02m-mcp-core, mcp-embedding-daemon
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish14

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — biome.json, packages/core-py/pyproject.toml ([tool.ruff]), packages/embedding-daemon/pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://mcp.n24q02m.com/servers/mcp-core/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, mcp, model-context-protocol, oauth21, python, streamable-http, typescript, open-source
has_wikinein
homepagehttps://mcp.n24q02m.com/servers/mcp-core/
docs_sitehttps://mcp.n24q02m.com/servers/mcp-core/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages99
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 npm:@n24q02m/mcp-core@1.23.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 99 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.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://mcp.n24q02m.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 61 von 61 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://mcp.n24q02m.com/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6.903

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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — .mise.toml, Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — biome.json, packages/core-py/pyproject.toml ([tool.ruff]), packages/embedding-daemon/pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
11/11Statische Typprüfung — packages/core-ts/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 9 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 39 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files.mise.toml, Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspackages/core-ts/tsconfig.json
agent_commit_share0,09
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,39

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (packages/core-ts/tsconfig.json)
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 4/296 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes111.991
source_files_sampled296
oversized_source_files4

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

1GitHub-Sterne
2Mitwirkende
680Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
npmPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'mcp-e2e-driver' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'mcp-audit' from its registry

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 7.2 / 10
7.2Gesamtwert

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 · 2026-08-22 13:14 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal 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
10CI-Tests24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 30
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIfastmcp>=3.4.5packages/core-py/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1packages/core-py/pyproject.toml
PyPIhttpcore>=1.0.9packages/core-py/pyproject.toml
PyPIcryptography>=50.0.0packages/core-py/pyproject.toml
PyPIauthlib>=1.7.2packages/core-py/pyproject.toml
PyPIstarlette>=1.3.1packages/core-py/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.5,<3packages/core-py/pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.3packages/core-py/pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.11.0packages/core-py/pyproject.toml
PyPItomli-w>=1.2.0packages/core-py/pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.32.2packages/core-py/pyproject.toml
npm@modelcontextprotocol/sdk^1.30.0packages/core-ts/package.json
npmbetter-sqlite3^13.0.2packages/core-ts/package.json
npmenv-paths^4.0.0packages/core-ts/package.json
npmjose^6.2.7packages/core-ts/package.json
PyPIfastapi>=0.141.1packages/embedding-daemon/pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.52.1packages/embedding-daemon/pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.28.0packages/embedding-daemon/pyproject.toml
PyPInumpy>=2.5.1packages/embedding-daemon/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1packages/embedding-daemon/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.5,<3packages/embedding-daemon/pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.2.2scripts/audit/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1scripts/e2e/pyproject.toml
PyPIboto3>=1.43.62scripts/e2e/pyproject.toml
PyPIbotocore>=1.43.62scripts/e2e/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.3scripts/e2e/pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.6scripts/e2e/pyproject.toml
PyPImcp>=2.0.0,<3scripts/e2e/pyproject.toml
PyPIhttpx2>=2.9.1,<3scripts/e2e/pyproject.toml
PyPIstarlette>=1.3.1scripts/e2e/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 151

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 27 direkte und 124 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@modelcontextprotocol/sdk^1.30.0direkt
npmbetter-sqlite3^13.0.2direkt
npmenv-paths^4.0.0direkt
npmjose^6.2.7direkt
PyPIauthlib1.7.2direkt
PyPIboto31.43.70direkt
PyPIbotocore1.43.70direkt
PyPIcryptography50.0.0direkt
PyPIfastapi0.141.1direkt
PyPIfastmcp3.4.7direkt
PyPIfilelock3.32.2direkt
PyPIhttpcore1.0.9direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIhttpx22.10.0direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPImcp1.29.0direkt
PyPImcp2.0.0direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIonnxruntime1.28.0direkt
PyPIplatformdirs4.11.2direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIstarlette1.6.0direkt
PyPItomli-w1.2.0direkt
PyPIuvicorn0.52.1direkt
npm@biomejs/biome^2.5.6indirekt
npm@types/better-sqlite3^9.6.0indirekt
npm@types/node^26.2.0indirekt
npm@vitest/coverage-v8^4.1.10indirekt
npmtypescript^7.0.2indirekt
npmvitest^4.1.10indirekt
PyPIaiofile3.12.3indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIawscrt0.36.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIcachetools7.1.7indirekt
PyPIcaio0.12.2indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.0indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcyclopts4.22.5indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastmcp-slim3.4.7indirekt
PyPIfastuuid0.14.0indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhttpcore22.10.0indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIhuggingface-hub1.27.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata8.9.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.4indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlitellm1.96.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImcp-audit0.1.0indirekt
PyPImcp-e2e-driver0.1.0indirekt
PyPImcp-embedding-daemon1.23.1b1indirekt
PyPImcp-types2.0.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPIn24q02m-mcp-core1.23.1b1indirekt
PyPIonnxruntime-gpu1.28.0indirekt
PyPIopenai2.54.0indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpathable0.6.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIprotobuf7.35.1indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.5indirekt
PyPIpyaes1.6.1indirekt
PyPIpyasn10.6.4indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.15.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpyperclip1.11.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrespx0.23.1indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrich-rst2.1.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIrsa4.9.1indirekt
PyPIruff0.16.2indirekt
PyPIs3transfer0.19.2indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsse-starlette3.4.8indirekt
PyPItelethon1.44.0indirekt
PyPItiktoken0.13.0indirekt
PyPItokenizers0.23.1indirekt
PyPItqdm4.70.0indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPIty0.0.70indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPIuncalled-for0.4.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwebsockets17.0.1indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von npm:@n24q02m/mcp-core@1.23.0 zieht 99 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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