Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.26.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 23:19 UTC

sjkim1127 / Reversecore_MCP

A security-first MCP server that empowers AI agents to perform automated reverse engineering, malware analysis, forensics, vulnerability research, and SAST — powered by Radare2, YARA, LIEF, Capstone, and more.

PythonMIT★ 181 Sterne⑂ 18 Forksseit Nov. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#mcp-server#reverse-engineering#mcp#ghidra#radare2#security#mcp-security#sast

sjkim1127/Reversecore_MCP erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (50/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

77
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.

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

Eigentümerschaft

atariboyPersönliches Konto
52 Follower9 öffentliche Reposseit Sept. 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIreversecore-mcp3.0.2-1vor 8 Tagenmcpmodel-context-protocolreverse-engineeringmalware-analysisdigital-forensicsvulnerability-researchradare2yara

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

83Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
15.2/36Commit-Rhythmus — 22/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 743 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_year743
human_commit_share0,84
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 45 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 8 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 22,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count45
latest_release_tagv3.0.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases22,9

Community & Verbreitung

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

51Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36.6/60Stars — 181 Stars
10.3/25Forks — 18 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks18
stars181
watchers6
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

50Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

13Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,997

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
25.1/30PR-Annahme — 122/146 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs122
open_issues0
closed_issues4
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs24
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
12.4/25Reichweite des Inhabers — 52 Follower von sjkim1127
10.9/25Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers52
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginsjkim1127
public_repos9
account_age_days662
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 8 Tagen
4/20Versionshistorie — 1 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesreversecore-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish8

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmcp-server, reverse-engineering, mcp, ghidra, radare2, security, mcp-security, sast
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
1.5/2.5CI-Tests — 3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/25 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
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool detected
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3/7.5Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4,8

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories6
affected_packages2
assessed_packages249
unassessed_packages63
affected_by_severityhigh 2
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 249 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 63 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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 79 von 84 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,94
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes10.827

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

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — reversecore_mcp/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 14 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency 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_configja
typecheck_configsreversecore_mcp/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (reversecore_mcp/py.typed)
54.8/55Handhabbare Dateigrößen — 1/284 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes129.812
source_files_sampled284
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirssamples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

181GitHub-Sterne
3Mitwirkende
743Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
45Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • deps.dev does not index pypi:reversecore-mcp@3.0.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 181 ★ / 18 ⇿
181Sterne
18Forks
36Releases

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.

0408012016020018118442025-112026-032026-07
Major 2Minor 4Patch 30
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 · 2026-07-21 23:18 UTC

0Binary-Artifactsbinaries present in source code
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
6CI-Tests3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/25 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
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool detected
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 27
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImcp>=1.27.0pyproject.toml
PyPIfastmcp==3.4.4pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.100.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.30.0pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.27pyproject.toml
PyPIaiofiles>=24.0.0pyproject.toml
PyPIaiofile<=3.9.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.13.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.0.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.0pyproject.toml
PyPIorjson>=3.11.9pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.0pyproject.toml
PyPIasync-lru>=2.0.0pyproject.toml
PyPIaiosqlite>=0.19.0pyproject.toml
PyPIaiosmtplib>=5.1.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.2pyproject.toml
PyPIarq>=0.25.0pyproject.toml
PyPIredis>=5.0.0pyproject.toml
PyPIpillow>=12.3.0,<13pyproject.toml
PyPImarkdown>=3.6.0pyproject.toml
PyPIxhtml2pdf>=0.2.16pyproject.toml
PyPInumpy<2.3.0pyproject.toml
PyPIcontourpy<1.3.3pyproject.toml
PyPIpyxbe<=1.0.3pyproject.toml
PyPIpyxdia<=0.1.0pyproject.toml
PyPIpwntools>=4.12.0pyproject.toml
PyPIROPgadget>=7.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 312

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 53 direkte und 259 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiofile—direkt
PyPIaiofile3.9.0direkt
PyPIaiofiles—direkt
PyPIaiofiles25.1.0direkt
PyPIaiosmtplib—direkt
PyPIaiosmtplib5.1.2direkt
PyPIaiosqlite—direkt
PyPIaiosqlite0.22.1direkt
PyPIarq—direkt
PyPIarq0.28.0direkt
PyPIasync-lru—direkt
PyPIasync-lru2.3.0direkt
PyPIcontourpy—direkt
PyPIcontourpy1.3.2direkt
PyPIfastapi—direkt
PyPIfastapi0.138.1direkt
PyPIfastmcp3.4.4direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIloguru—direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPImarkdown—direkt
PyPImarkdown3.10.2direkt
PyPImcp—direkt
PyPImcp1.28.1direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPIorjson—direkt
PyPIorjson3.11.9direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIpwntools—direkt
PyPIpwntools4.15.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpydantic-settings—direkt
PyPIpydantic-settings2.14.2direkt
PyPIpython-dotenv—direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIpython-multipart—direkt
PyPIpython-multipart0.0.32direkt
PyPIpyxbe—direkt
PyPIpyxbe1.0.3direkt
PyPIpyxdia—direkt
PyPIpyxdia0.1.0direkt
PyPIredis—direkt
PyPIredis5.3.1direkt
PyPIropgadget—direkt
PyPIropgadget7.7direkt
PyPIuvicorn—direkt
PyPIuvicorn0.51.0direkt
PyPIxhtml2pdf—direkt
PyPIxhtml2pdf0.2.17direkt
PyPIangr—indirekt
PyPIangr9.2.213indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIarabic-reshaper3.0.1indirekt
PyPIarchinfo9.2.213indirekt
PyPIarpy1.1.1indirekt
PyPIasn1crypto1.5.1indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackrefs7.0indirekt
PyPIbcrypt5.0.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIbitarray3.8.2indirekt
PyPIbitstring4.4.0indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIbuild1.5.1indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcaio0.9.25indirekt
PyPIcapstone—indirekt
PyPIcapstone5.0.6indirekt
PyPIcart1.2.3indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclaripy9.2.213indirekt
PyPIcle9.2.213indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolored-traceback0.4.2indirekt
PyPIcoverage7.15.0indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIcssselect20.9.0indirekt
PyPIcxxfilt0.3.0indirekt
PyPIcxxheaderparser1.9.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcyclopts4.21.0indirekt
PyPIdeprecated1.3.1indirekt
PyPIdncil1.0.2indirekt
PyPIdnfile0.18.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastmcp-slim3.4.4indirekt
PyPIflare-capa—indirekt
PyPIflare-capa9.4.0indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfuncy2.0indirekt
PyPIfuture1.0.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.50indirekt
PyPIgraphviz—indirekt
PyPIgraphviz0.21indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhiredis3.4.0indirekt
PyPIhtml5lib1.1indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhumanize4.15.0indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPIhypothesis6.156.6indirekt
PyPIida-hcli0.18.5indirekt
PyPIida-netnode3.0indirekt
PyPIida-settings3.5.1indirekt
PyPIidapro0.0.9indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIintervaltree3.2.1indirekt
PyPIinvoke3.0.3indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.5.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.3indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIkeystone-engine—indirekt
PyPIkeystone-engine0.9.2indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPIlief—indirekt
PyPIlief0.17.6indirekt
PyPIlimits5.8.0indirekt
PyPIlmdb2.1.1indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPIminidump0.0.24indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin—indirekt
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin1.5.3indirekt
PyPImkdocs-material—indirekt
PyPImkdocs-material9.7.6indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocstrings—indirekt
PyPImkdocstrings1.0.6indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.5indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImsgspec0.21.1indirekt
PyPImulpyplexer0.9indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImypy2.2.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInetworkx—indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.43.0indirekt
PyPIoscrypto1.3.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIparamiko5.0.0indirekt
PyPIpathable0.6.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpefile—indirekt
PyPIpefile2024.8.26indirekt
PyPIpip26.1.2indirekt
PyPIpip-tools—indirekt
PyPIpip-tools7.5.3indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIplumbum2.0.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIprotobuf7.35.1indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
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PyPIuncalled-for0.3.2indirekt
PyPIunicorn2.1.2indirekt
PyPIunix-ar0.2.1indirekt
PyPIuritools6.1.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIviv-utils0.8.1indirekt
PyPIvivisect1.3.2indirekt
PyPIvolatility3—indirekt
PyPIvolatility32.28.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets16.1indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIwrapt2.2.2indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
PyPIyara-python—indirekt
PyPIyara-python4.5.4indirekt
PyPIz3-solver4.13.0.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 249 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 63 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
gitpython3.1.50indirekthoch43.1.52
pyasn10.6.3indirekthoch20.6.4

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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