Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 12:05 UTC

pipecat-ai / pipecat-context-hub

Local-first MCP server providing Pipecat docs, examples, and API context for AI coding agents

PythonBSD-2-Clause★ 8 Sterne⑂ 2 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerPluginBibliothekwie das ermittelt wird
#ai-coding#developer-tools#mcp#pipecat#retreival#retrieval

pipecat-ai/pipecat-context-hub erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (90/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (51/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PipecatOrganisation
780 Follower66 öffentliche Reposseit Mai 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpipecat-ai-context-hub0.9.120.45815vor 0 Tagenclaude-codecursormcpmodel-context-protocolpipecatragvoice-ai

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
19.4/36Commit-Rhythmus — 28/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.331 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.331
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year28

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 37 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 8,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count37
latest_release_tagv0.9.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases8,5
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?

51Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

14Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
13.7/60Stars — 8 Stars
0/25Forks — 2 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2
stars8
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-2-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
57.5/80Downloads pro Monat — 20.458 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespipecat-ai-context-hub
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads20.458
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,96

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
34.4/42Issue-Lösungsquote — 82 % der Issues geschlossen
28/30PR-Annahme — 139/149 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/6 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs139
open_issues2
closed_issues9
prs_merged_7d17
prs_decided_7d18
prs_merged_30d18
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio0,818
closed_unmerged_prs10
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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
20.8/25Reichweite des Inhabers — 780 Follower von pipecat-ai
17.9/25Kontohistorie — 66 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers780
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginpipecat-ai
public_repos66
account_age_days889

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 15 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespipecat-ai-context-hub
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.pipecat.ai/api-reference/context-hub
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-coding, developer-tools, mcp, pipecat, retreival, retrieval
has_wikinein
homepage—
docs_sitehttps://docs.pipecat.ai/api-reference/context-hub
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

69Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

73Gut
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 — 6 out of 6 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
0.8/7.5Code-Review — Found 1/6 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate7,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: chromadb 1.5.9 (critical 10.0)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
32/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 153 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories8
affected_packages1
assessed_packages148
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1
direct_affected_packages1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 148 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.

83Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 95 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,95
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes38.185

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

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/pipecat_context_hub/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/pipecat_context_hub/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/pipecat_context_hub/py.typed)
51.3/55Handhabbare Dateigrößen — 12/178 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes328.766
source_files_sampled178
oversized_source_files12

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

8GitHub-Sterne
3Mitwirkende
1.331Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
37Releases
1Bus-Faktor
2offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:pipecat-ai-context-hub@0.9.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2 ⇿
0Sterne
2Forks
23Releases

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.

111222212026-032026-062026-09
Major 0Minor 7Patch 16
OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3Gesamtwert

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 · 2026-10-19 12:04 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-Tests6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/6 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
10SASTSAST tool is run on all commits
4Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 15
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2.0,<3.0pyproject.toml
PyPImcp>=2.0,<3.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27,<1.0pyproject.toml
PyPIchromadb>=1.5,<1.6pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.17,<2.0pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.15,<1.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.20,<2.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24,<3.0pyproject.toml
PyPIgitpython>=3.1.59,<4.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.0,<9.0pyproject.toml
PyPItree-sitter>=0.25,<1.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-typescript>=0.23,<1.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=21.0,<27.0pyproject.toml
PyPIcryptography>=50.0.0pyproject.toml
PyPItomlkit>=0.15.2,<1.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 148

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 15 direkte und 133 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIchromadb1.5.9direkt
PyPIclick8.4.2direkt
PyPIcryptography50.0.0direkt
PyPIgitpython3.1.62direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIhuggingface-hub1.9.2direkt
PyPImcp2.2.0direkt
PyPInumpy2.4.2direkt
PyPIonnxruntime1.24.1direkt
PyPIpackaging24.2direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPItokenizers0.22.2direkt
PyPItomlkit0.15.2direkt
PyPItree-sitter0.25.2direkt
PyPItree-sitter-typescript0.23.2direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbandit1.9.4indirekt
PyPIbcrypt5.0.0indirekt
PyPIboolean-py5.0indirekt
PyPIbuild1.4.0indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIchardet5.2.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcyclonedx-bom7.3.0indirekt
PyPIcyclonedx-python-lib11.7.0indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdurationpy0.10indirekt
PyPIfilelock3.24.2indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfsspec2026.9.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.72.0indirekt
PyPIgrpcio1.78.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.4.3indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.12.0indirekt
PyPIhttptools0.7.1indirekt
PyPIhttpx22.12.0indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-resources6.5.2indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkubernetes35.0.0indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlibrt0.8.1indirekt
PyPIlicense-expression30.4.4indirekt
PyPIllvmlite0.46.0indirekt
PyPIlxml6.1.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImcp-types2.2.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImmh35.2.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInumba0.64.0indirekt
PyPIoauthlib4.0.0indirekt
PyPIopentelemetry-api1.39.1indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.39.1indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.39.1indirekt
PyPIopentelemetry-proto1.39.1indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.39.1indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.60b1indirekt
PyPIorjson3.11.7indirekt
PyPIoverrides7.7.0indirekt
PyPIpackageurl-python0.17.6indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpip26.2indirekt
PyPIpip-api0.0.34indirekt
PyPIpip-audit2.10.0indirekt
PyPIpip-requirements-parser32.0.1indirekt
PyPIpipecat-ai-context-hub0.9.1indirekt
PyPIplatformdirs4.9.4indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprotobuf6.33.5indirekt
PyPIpy-serializable2.1.0indirekt
PyPIpybase641.4.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-settings2.14.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.15.0indirekt
PyPIpynndescent0.6.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpypika0.51.1indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIrequests-oauthlib2.0.0indirekt
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirekt
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirekt
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirekt
PyPIrich14.3.2indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.15.1indirekt
PyPIscikit-learn1.8.0indirekt
PyPIscipy1.17.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.2indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsse-starlette3.2.0indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIstevedore5.7.0indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyper0.24.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIumap-learn0.5.11indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIuvicorn0.41.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 148 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
chromadb1.5.9direktkritisch8—

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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit pipecat-ai/pipecat-context-hub teilen. Nebeneinander lesen →

96sickn33/agentic-awesome-skillsAAS Core is the local, agent-first control plane for complete catalog discovery, agent-owned selection, stack validation, and planning, backed by 2,115+ agentic skills. Includes CLI, local MCP, catalog, plugins, and Workbench.Außergewöhnlich95juspay/neurolinkOne TypeScript interface for 24+ LLM providers — swap providers without rewriting. MCP-native (connect any MCP server), voice (TTS/STT/realtime), RAG, memory, file processors. Production-origin: powers Tara, Yama, and Clairvoyance at Juspay.Außergewöhnlich98awslabs/cli-agent-orchestratorMulti-agent orchestration for AI coding CLIs — Claude Code, Kiro, Codex, and more, coordinated in isolated tmux sessionsAußergewöhnlich97Observal/ObservalObserval is self-hosted registry for your coding agent extensions with a built in insight engine. Setup Observal, define the scope and share your Skills, MCPs and Agents with your peers.Außergewöhnlich95headroomlabs-ai/headroomCompress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 20% fewer tokens for coding agents, 60-95% fewer tokens for JSON, same answers. Library, proxy, MCP server.Außergewöhnlich96mcp-use/mcp-useThe fullstack MCP framework to develop MCP Apps for ChatGPT / Claude & MCP Servers for AI Agents.Außergewöhnlich

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.