Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-14 08:13 UTC

nickdesi / FFBB-MCP-Server

🏀 Serveur MCP FFBB — Accédez aux données officielles de l'API FFBB (clubs, classements, calendriers, scores live) depuis Claude, Cursor, Copilot et ChatGPT.

PythonApache-2.0★ 3 Sterne⑂ 0 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#ai#api#claude#france#llm#mcp-server#model-context-protocol#open-data#python#sports#basketball#ffbb#mcp#api-ffbb#basket-france#chatgpt#copilot#cursor#fastmcp#ffbb-api

nickdesi/FFBB-MCP-Server erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (48/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Nick 63Persönliches Konto
4 Follower10 öffentliche Reposseit Apr. 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIffbb-mcp-server1.16.102.33538vor 0 Tagenmcpmcp-servermodel-context-protocolffbbbasketballfranceopen-dataai-agentsclaudecursorcopilotfastmcp

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
22.8/36Commit-Rhythmus — 33/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.034 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.034
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 43 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count43
latest_release_tagv1.16.10
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,3

Community & Verbreitung

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

48Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

5Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
4.9/60Stars — 3 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars3
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_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
44.9/80Downloads pro Monat — 2.335 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesffbb-mcp-server
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.335
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?

53Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

10Kritisch
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
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
24.9/30PR-Annahme — 175/211 entschiedene PRs gemergt
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_prs175
open_issues0
closed_issues2
prs_merged_7d3
prs_decided_7d6
prs_merged_30d20
prs_decided_30d33
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs36
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

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
5/25Reichweite des Inhabers — 4 Follower von nickdesi
19.6/25Kontohistorie — 10 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers4
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginnickdesi
public_repos10
account_age_days3.106
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 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 38 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesffbb-mcp-server
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://ffbb.desimone.fr/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, api, claude, france, llm, mcp-server, model-context-protocol, open-data, python, sports, basketball, ffbb, mcp, api-ffbb, basket-france, chatgpt, copilot, cursor, fastmcp, ffbb-api
has_wikija
homepagehttps://ffbb.desimone.fr/
docs_sitehttps://ffbb.desimone.fr/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

51Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
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
2.5/2.5CI-Tests — 4 out of 4 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 0/30 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 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 58 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 3 betroffen: pyjwt 2.13.0 (critical 9.1), mcp 1.28.0 (high), urllib3 2.7.0 (high 7.5)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories124
affected_packages25
assessed_packages575
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 19, moderate 4
direct_affected_packages3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 575 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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
40/40Lesbare Commit-Historie — 98 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes16.899

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

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/ffbb_mcp/py.typed, vscode-extension/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/ffbb_mcp/py.typed, vscode-extension/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/ffbb_mcp/py.typed, vscode-extension/tsconfig.json)
53.6/55Handhabbare Dateigrößen — 3/119 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes106.683
source_files_sampled119
oversized_source_files3

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

3GitHub-Sterne
1Mitwirkende
1.034Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
43Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package 'ffbb-mcp-docs' from its registry
  • Could not fetch npm package 'ffbb-basketball-mcp' from its registry
  • deps.dev does not index pypi:ffbb-mcp-server@1.16.10; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8Gesamtwert

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 · 2026-10-14 08:13 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests4 out of 4 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 0/30 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 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
10SASTSAST tool is run on all commits
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities58 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImcp>=2.2.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIffbb-data-client>=2.4.38,<3.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.30.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIstarlette<2.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.5,<3.0.0pyproject.toml
PyPIcachetools>=5.3.0pyproject.toml
PyPIorjson>=3.10.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.0pyproject.toml
PyPIpyjwt>=2.15.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.8.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 575

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 564 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcachetools7.1.4direkt
PyPIffbb-data-client2.3.2direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPImcp1.28.0direkt
PyPIorjson3.11.9direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyjwt2.13.0direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIstarlette1.3.1direkt
PyPIurllib32.7.0direkt
PyPIuvicorn0.49.0direkt
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PyPItyper0.26.7indirekt
PyPItypes-cachetools7.0.0.20260518indirekt
PyPItypes-setuptools82.0.0.20260518indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 25

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 575 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 25 tragen bekannte Advisories, davon 3 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pyjwt2.13.0direktkritisch282.15.0
anyio4.14.0indirektkritisch64.14.2
mcp1.28.0direkthoch21.28.1
urllib32.7.0direkthoch62.8.0
@vue/server-renderer3.5.39indirekthoch13.6.0-rc.6
brace-expansion1.1.14indirekthoch65.0.12
brace-expansion5.0.5indirekthoch75.0.12
braces3.0.3indirekthoch1—
fast-uri3.1.2indirekthoch84.1.5
form-data4.0.5indirekthoch14.0.6
js-yaml4.1.1indirekthoch44.3.2
linkify-it5.0.0indirekthoch25.0.2
nanoid3.3.12indirekthoch25.1.16
postcss8.5.12indirekthoch28.5.23
postcss8.5.16indirekthoch28.5.23
pymdown-extensions10.21.3indirekthoch411.0.1
source-map-js1.2.1indirekthoch11.2.2
tmp0.2.5indirekthoch10.2.6
undici7.25.0indirekthoch218.10.2
virtualenv21.5.1indirekthoch821.7.13
vite6.4.2indirekthoch28.0.16
cryptography49.0.0indirektmittel250.0.0
markdown-it14.1.1indirektmittel215.0.1
mkdocs-material9.7.6indirektmittel29.7.7
qs6.15.1indirektmittel36.16.0

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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