Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-18 23:50 UTC

pab1it0 / prometheus-mcp-server

A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI agents and LLMs to query and analyze Prometheus metrics through standardized interfaces.

PythonMIT★ 519 Sterne⑂ 104 Forksseit März 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird
#ai#devops#llm#mcp#prometheus#model-context-protocol

pab1it0/prometheus-mcp-server erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (88/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (44/100). Zuletzt vor 7 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
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.

83
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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Pavel ShklovskyPersönliches Konto
41 Follower40 öffentliche Reposseit März 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIprometheus_mcp_server1.6.218.88335vor 76 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 7 Tagen
18.7/36Commit-Rhythmus — 27/52 Wochen mit Commits
17.1/18Commit-Volumen — 79 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year79
human_commit_share0,69
days_since_last_push7
active_weeks_last_year27

Release-Disziplin

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 34 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 76 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 31 Tage
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count34
latest_release_tagv1.6.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release76
mean_days_between_releases31

Community & Verbreitung

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

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
44/60Stars — 519 Stars
16.8/25Forks — 104 Forks
4.7/15Watcher — 8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks104
stars519
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

64Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 84 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 18 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled18
top_contributor_share0,838

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
25.5/30PR-Annahme — 129/152 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/12 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs129
open_issues0
closed_issues36
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs23
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
11.7/25Reichweite des Inhabers — 41 Follower von pab1it0
23.7/25Kontohistorie — 40 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers41
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginpab1it0
public_repos40
account_age_days4.220
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 76 Tagen
20/20Versionshistorie — 35 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesprometheus_mcp_server
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish76

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

65Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 9 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, devops, llm, mcp, prometheus, model-context-protocol
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?

72Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
3/7.5Code-Review — Found 5/12 approved changesets -- score normalized to 4
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
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 — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5SAST — keine Daten
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate6,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Dangerous-Workflow, Pinned-Dependencies, SAST, 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_packages73
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:prometheus_mcp_server@1.6.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 73 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.

44Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 66 von 69 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,957
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
8/10Belegte Agentenpraxis — 4 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 31 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,31
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/12 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes27.136
source_files_sampled12
oversized_source_files0

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

519GitHub-Sterne
18Mitwirkende
79Commits, letzte 12 Monate
7Tage seit letztem Push
34Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 104 ⇿
0Sterne
104Forks
34Releases

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.

02040608010012010442025-032026-012026-10
Major 1Minor 6Patch 27

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5Gesamtwert

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 · 2026-10-18 23:50 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 5/12 approved changesets -- score normalized to 4
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
k. A.Dangerous-Workflowinternal error: internal error: invalid GitHub workflow: :427:0: could not parse as YAML: could not find expected ':' [syntax-check]
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
k. A.Pinned-Dependenciesinternal error: internal error: invalid GitHub workflow: :427:0: could not parse as YAML: could not find expected ':' [syntax-check]
k. A.SASTinternal error: internal error: invalid GitHub workflow: :427:0: could not parse as YAML: could not find expected ':' [syntax-check]
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
k. A.Token-Permissionsinternal error: internal error: invalid GitHub workflow: :427:0: could not parse as YAML: could not find expected ':' [syntax-check]
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpython-dotenv—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIstarlette—pyproject.toml
PyPIstructlog>=23.0.0pyproject.toml
PyPIfastmcp>=3.1.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 89

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 84 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfastmcp3.2.0direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIrequests2.33.0direkt
PyPIstarlette1.3.1direkt
PyPIstructlog25.4.0direkt
PyPIaiofile3.9.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIauthlib1.6.12indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIcachetools6.2.4indirekt
PyPIcaio0.9.25indirekt
PyPIcertifi2025.8.3indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.3indirekt
PyPIclick8.2.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.10.5indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcyclopts4.5.0indirekt
PyPIdnspython2.7.0indirekt
PyPIdocker7.1.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIdocutils0.22indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.1indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-path0.3.4indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImcp1.28.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools10.7.0indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.39.1indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpathable0.4.4indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprometheus-mcp-server1.6.2indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.4indirekt
PyPIpycparser2.22indirekt
PyPIpydantic2.11.7indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.33.2indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.10.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.15.0indirekt
PyPIpyperclip1.9.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-cov6.2.1indirekt
PyPIpython-multipart0.0.31indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIreferencing0.36.2indirekt
PyPIrich14.1.0indirekt
PyPIrich-rst1.3.1indirekt
PyPIrpds-py0.27.0indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsse-starlette3.0.2indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.1indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIuncalled-for0.2.0indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIuvicorn0.35.0indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:prometheus_mcp_server@1.6.2 zieht 73 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.