Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-14 19:57 UTC

pipeboard-co / meta-ads-mcp

Meta Ads (Facebook/Instagram) MCP server for Claude, ChatGPT, Perplexity & Cursor — the Meta node of Pipeboard’s 5-platform family (+ Google, TikTok, Snap, Reddit). Hosted remote MCP, badged Meta Business Partner, free plan — no self-hosting required.

PythonEigene Lizenz★ 1.257 Sterne⑂ 277 Forksseit Apr. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

pipeboard-co/meta-ads-mcp erreicht einen Gesundheitsindex von 73 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (86/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (50/100). Zuletzt vor 26 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

73
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.

73
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 64 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 73 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

pipeboard-coOrganisation
27 Follower4 öffentliche Reposseit Apr. 2025

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImeta-ads-mcp1.0.1208.980178vor 34 Tagenadsapiclaudefacebookmcpmeta

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

86Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 26 Tagen
22.8/36Commit-Rhythmus33/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen272 Commits im letzten Jahr
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year272
human_commit_share0,98
days_since_last_push26
active_weeks_last_year33

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 34 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 8,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tag1.0.120
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release34
mean_days_between_releases8,8
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?

63Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
50.3/60Stars1.257 Stars
20.3/25Forks277 Forks
6.2/15Watcher14 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks277
stars1.257
watchers14
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5LizenzLizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
52.7/80Downloads pro Monat8.980 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmeta-ads-mcp
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads8.980
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
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.5/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 98 % der Commits
9.5/13.5Breite der Beitragenden7 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,98
Wie die Bewertung erfolgt
28/42Issue-Lösungsquote67 % der Issues geschlossen
25.6/30PR-Annahme99/116 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 1/28 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs99
open_issues11
closed_issues22
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,667
closed_unmerged_prs17
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.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
10.4/25Reichweite des Inhabers27 Follower von pipeboard-co
7.9/25Kontohistorie4 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers27
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginpipeboard-co
public_repos4
account_age_days518

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 34 Tagen
20/20Versionshistorie178 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmeta-ads-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish34

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

67Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests30 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
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://pipeboard.co
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsadvertising, ai-agents, chatgpt, claude, facebook-ads, instagram-ads, mcp, meta-ads, model-context-protocol, pipeboard
has_wikinein
homepagehttps://pipeboard.co
docs_sitehttps://pipeboard.co
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

53Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 1/28 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.2/2.5Lizenzlicense file detected
4.5/7.5Maintained8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities18 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
13.7/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories1 betroffen: mcp 1.23.0 (high 7.6)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
40/40Keine offenen Advisorieskein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories6
affected_packages1
assessed_packages48
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:meta-ads-mcp@1.0.120 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 48 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.

50Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://pipeboard.co/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie86 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://pipeboard.co/llms.txt
legible_history_share0,878
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,02
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.7/55Handhabbare Dateigrößen2/86 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes170.015
source_files_sampled86
oversized_source_files2
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispieleexamples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

1.257GitHub-Sterne
7Mitwirkende
272Commits, letzte 12 Monate
26Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
11offene 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 ★ / 277 ⇿
0Sterne
277Forks
100Releases

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.

05010015020025030027562025-042025-122026-09
Major 0Minor 0Patch 100

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-09-14 19:57 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-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
0Code-ReviewFound 1/28 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
9Licenselicense file detected
6Maintained8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities18 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIhttpx>=0.26.0pyproject.toml
PyPImcp==1.28.1pyproject.toml
PyPIstarlette>=1.0.1pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.1.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.3pyproject.toml
PyPIPillow>=10.0.0pyproject.toml
PyPIpathlib>=1.0.1pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.2pyproject.toml
PyPIpytest>=8.4.1pyproject.toml
PyPIpytest-asyncio>=1.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 11

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 0 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIhttpxdirekt
PyPImcpdirekt
PyPImcp1.28.1direkt
PyPIpathlibdirekt
PyPIpillowdirekt
PyPIpytestdirekt
PyPIpytest-asynciodirekt
PyPIpython-dateutildirekt
PyPIpython-dotenvdirekt
PyPIrequestsdirekt
PyPIstarlettedirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:meta-ads-mcp@1.0.120 zieht 48 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
mcp1.23.0direkthoch61.28.1

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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

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 StatistikenPyPI.