Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-19 18:10 UTC

openemr / openemr-on-eks

Democratizing healthcare technology by making enterprise-grade OpenEMR deployments accessible to organizations of any size through automated, cloud-native infrastructure.

Shell · PythonMIT-0★ 8 Sterne⑂ 3 Forksseit Juli 2025Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

#alb #alertmanager #aws #cloudwatch #efs #eks #grafana #grafana-datasource #karpenter #kms #kubernetes-deployment #loki #metrics-server #openemr #prometheus #rds #s3 #valkey #mimir #otelepbf

openemr/openemr-on-eks erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (86/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (32/100). Zuletzt vor 17 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Gut

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 66 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 77 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

OpenEMROrganisation · verifizierte Domain

531 Follower40 öffentliche Reposseit Mai 2010

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
PyPI	warpverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet	1.0.4	18.107	7	vor 1635 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

86Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

76Gut

Wie die Bewertung erfolgt

28.8/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 17 Tagen
18.7/36	Commit-Rhythmus — 27/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 182 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	182
human_commit_share	0,48
days_since_last_push	17
active_weeks_last_year	27

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 93 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 17 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,3 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	93
latest_release_tag	v7.2.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	17
mean_days_between_releases	13,3

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?

32Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

16Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

13.7/60	Stars — 8 Stars
2.5/25	Forks — 3 Forks
0/15	Watcher — 1 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	3
stars	8
watchers	1
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT-0)
0/18	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	32
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	nein

Nachhaltigkeit & Governance

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

59Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

12Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.2/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
2.7/13.5	Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	2
top_contributor_share	0,991

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
29/30	PR-Annahme — 84/87 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	84
open_issues	0
closed_issues	20
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	2
prs_decided_30d	2
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	3
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

93Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
19.6/25	Reichweite des Inhabers — 531 Follower von openemr
23.7/25	Kontohistorie — 40 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	531
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	openemr
public_repos	40
account_age_days	5.965

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — .flake8, scripts/openemr_dr/pyproject.toml ([tool.ruff]), tools/codebase-mcp/pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 13 out of 13 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

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
0/15	Dokumentations-/Homepage-Site
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 20 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	alb, alertmanager, aws, cloudwatch, efs, eks, grafana, grafana-datasource, karpenter, kms, kubernetes-deployment, loki, metrics-server, openemr, prometheus, rds, s3, valkey, mimir, otelepbf
has_wiki	nein
homepage	—
docs_site	—
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

58Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 13 out of 13 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
0/7.5	Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5	Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
2.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
5/5	SAST — SAST tool is run on all commits
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	5,8

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. 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
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	117
unassessed_packages	6
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 117 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 6 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.

61Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.aws.amazon.com/llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 44 von 48 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://docs.aws.amazon.com/llms.txt
legible_history_share	0,917
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — console/Makefile, warp/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, scripts/openemr_dr/pyproject.toml ([tool.ruff]), tools/codebase-mcp/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 5 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 7 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
5/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	go.sum, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	console/Makefile, warp/Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,05
toolchain_manifests	console/go.mod
dependency_bot_commit_share	0,07

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Shell ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/134 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Shell
largest_source_bytes	40.915
source_files_sampled	134
oversized_source_files	0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

20Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	—
has_mcp_signal	ja
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

8GitHub-Sterne

2Mitwirkende

182Commits, letzte 12 Monate

17Tage seit letztem Push

93Releases

1Bus-Faktor

0offene Issues

Go, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi package 'warp' points at a different repository (https://github.com/woop/warp); excluded from ecosystem scoring
Could not fetch go package 'github.com/openemr-on-eks/console' from its registry
Could not fetch pypi package 'openemr-dr' from its registry
Could not fetch pypi package 'openemr-eks-mcp' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3 ⇿

0Sterne

3Forks

54Releases

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 3Minor 18Patch 33

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10

5.8Gesamtwert

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 · 2026-09-19 18:08 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
1	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	13 out of 13 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
0	Code-Review	Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0	Contributors	project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
5	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
10	SAST	SAST tool is run on all commits
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 4

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
Go	charm.land/bubbletea/v2	`v2.0.9`	console/go.mod
Go	charm.land/lipgloss/v2	`v2.0.6`	console/go.mod
PyPI	fastmcp	`==4.0.1`	tools/codebase-mcp/pyproject.toml
PyPI	PyYAML	`==6.0.3`	tools/codebase-mcp/pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 123

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 119 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
Go	charm.land/bubbletea/v2	`v2.0.9`	direkt
Go	charm.land/lipgloss/v2	`v2.0.6`	direkt
PyPI	fastmcp	`4.0.1`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
Go	github.com/charmbracelet/colorprofile	`v0.4.3`	indirekt
Go	github.com/charmbracelet/ultraviolet	`v0.0.0-20260811164956-006e29f97886`	indirekt
Go	github.com/charmbracelet/x/ansi	`v0.11.8`	indirekt
Go	github.com/charmbracelet/x/term	`v0.2.2`	indirekt
Go	github.com/charmbracelet/x/termios	`v0.1.1`	indirekt
Go	github.com/charmbracelet/x/windows	`v0.2.2`	indirekt
Go	github.com/clipperhouse/displaywidth	`v0.11.0`	indirekt
Go	github.com/clipperhouse/uax29/v2	`v2.7.0`	indirekt
Go	github.com/lucasb-eyer/go-colorful	`v1.4.1`	indirekt
Go	github.com/mattn/go-runewidth	`v0.0.24`	indirekt
Go	github.com/muesli/cancelreader	`v0.2.2`	indirekt
Go	github.com/rivo/uniseg	`v0.4.7`	indirekt
Go	github.com/xo/terminfo	`v0.0.0-20220910002029-abceb7e1c41e`	indirekt
Go	golang.org/x/sync	`v0.22.0`	indirekt
Go	golang.org/x/sys	`v0.47.0`	indirekt
PyPI	aiofile	`3.12.3`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.8.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.14.2`	indirekt
PyPI	ast-serialize	`0.8.0`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	authlib	`1.8.0`	indirekt
PyPI	backports-tarfile	`1.2.0`	indirekt
PyPI	bandit	`—`	indirekt
PyPI	bandit	`1.9.4`	indirekt
PyPI	beartype	`0.22.9`	indirekt
PyPI	black	`26.5.1`	indirekt
PyPI	boto3	`1.43.86`	indirekt
PyPI	build	`1.6.0`	indirekt
PyPI	cachetools	`7.1.8`	indirekt
PyPI	caio	`0.12.2`	indirekt
PyPI	cffi	`2.1.1`	indirekt
PyPI	click	`8.5.0`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	coverage	`7.16.0`	indirekt
PyPI	cryptography	`50.0.1`	indirekt
PyPI	cyclopts	`4.23.3`	indirekt
PyPI	dnspython	`2.8.0`	indirekt
PyPI	docstring-parser	`0.18.0`	indirekt
PyPI	email-validator	`2.3.0`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	fastmcp-slim	`4.0.1`	indirekt
PyPI	flake8	`7.3.0`	indirekt
PyPI	griffelib	`2.2.0`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	httpcore2	`2.12.0`	indirekt
PyPI	httpx2	`2.12.0`	indirekt
PyPI	httpx2-jsfetch	`1.0`	indirekt
PyPI	idna	`3.19`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`9.0.1`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	jaraco-classes	`3.4.0`	indirekt
PyPI	jaraco-context	`6.1.2`	indirekt
PyPI	jaraco-functools	`4.6.0`	indirekt
PyPI	jeepney	`0.9.0`	indirekt
PyPI	joserfc	`1.7.5`	indirekt
PyPI	jsonref	`1.1.0`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-path	`0.5.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
PyPI	keyring	`25.7.0`	indirekt
PyPI	kubernetes	`36.0.3`	indirekt
PyPI	librt	`0.15.0`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.2.0`	indirekt
PyPI	mcp	`2.1.1`	indirekt
PyPI	mcp-types	`2.1.1`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	more-itertools	`11.1.0`	indirekt
PyPI	mypy	`—`	indirekt
PyPI	mypy	`2.3.1`	indirekt
PyPI	mypy-extensions	`1.1.0`	indirekt
PyPI	openapi-pydantic	`0.5.1`	indirekt
PyPI	openemr-eks-mcp	`0.1.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-api	`1.44.0`	indirekt
PyPI	packaging	`26.3`	indirekt
PyPI	pathable	`0.6.0`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.1.1`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.11.7`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	py-key-value-aio	`0.4.5`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydantic	`2.13.5`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.5`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.15.0`	indirekt
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirekt
PyPI	pyjwt	`2.13.0`	indirekt
PyPI	pymysql	`1.2.0`	indirekt
PyPI	pyperclip	`1.11.0`	indirekt
PyPI	pyproject-hooks	`1.2.0`	indirekt
PyPI	pytest	`—`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`1.4.0`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`—`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.32`	indirekt
PyPI	pywin32	`312`	indirekt
PyPI	pywin32-ctypes	`0.2.3`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	rich	`15.0.0`	indirekt
PyPI	rich-rst	`2.1.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`2026.6.3`	indirekt
PyPI	ruff	`—`	indirekt
PyPI	ruff	`0.16.5`	indirekt
PyPI	secretstorage	`3.5.0`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.4.8`	indirekt
PyPI	starlette	`1.6.0`	indirekt
PyPI	stevedore	`5.9.1`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.1`	indirekt
PyPI	truststore	`0.10.4`	indirekt
PyPI	types-pyyaml	`6.0.12.20260815`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.4`	indirekt
PyPI	uncalled-for	`0.4.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`—`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.52.4`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.2.0`	indirekt
PyPI	websockets	`17.1`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 117 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 6 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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.

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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.

Software-Gesundheitsindex

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Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

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