Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-07-27 07:54 UTC

sooperset / mcp-atlassian

MCP server for Atlassian tools (Confluence, Jira)

PythonMIT★ 5.619 Sterne⑂ 1.287 Forksseit Dez. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerBibliothekNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#atlassian#confluence#jira#mcp

sooperset/mcp-atlassian erreicht einen Gesundheitsindex von 92 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (58/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

92
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.

92
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 78 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 92 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Hyeonsoo LeePersönliches Konto
347 Follower35 öffentliche Reposseit Sept. 2017Lunit Inc.

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPImcp-atlassian0.23.01.787.79982vor 9 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

84Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
10.4/36Commit-Rhythmus — 15/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 359 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year359
human_commit_share0,72
days_since_last_push1
active_weeks_last_year15

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 73 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 9 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 15,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count73
latest_release_tagv0.23.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases15,8
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?

89Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 5.619 Stars
25/25Forks — 1.287 Forks
7.5/15Watcher — 23 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.287
stars5.619
watchers23
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 (MIT)
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)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 1.787.799 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmcp-atlassian
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.787.799
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?

65Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 75 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,747

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
31.7/42Issue-Lösungsquote — 75 % der Issues geschlossen
22/30PR-Annahme — 628/855 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/14 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs628
open_issues126
closed_issues387
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,754
closed_unmerged_prs227
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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
18.3/25Reichweite des Inhabers — 347 Follower von sooperset
23.3/25Kontohistorie — 35 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers347
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginsooperset
public_repos35
account_age_days3.233
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 9 Tagen
20/20Versionshistorie — 82 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmcp-atlassian
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish9

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://mcp-atlassian.soomiles.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsatlassian, confluence, jira, mcp
has_wikija
homepagehttps://mcp-atlassian.soomiles.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

62Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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
4.5/7.5Code-Review — Found 9/14 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 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
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 25 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): signed_releases. 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_packages101
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:mcp-atlassian@0.23.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 101 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.

58Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 72 von 72 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4.868

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

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 15 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,15
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.1/55Handhabbare Dateigrößen — 10/283 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes158.203
source_files_sampled283
oversized_source_files10

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—

Eckdaten

5.619GitHub-Sterne
99Mitwirkende
359Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
73Releases
1Bus-Faktor
126offene 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 ★ / 1.287 ⇿
0Sterne
1.287Forks
32Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

2004006008001.0001.2001.4001.287162025-052025-122026-07
Major 0Minor 12Patch 20

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.2 / 10
5.2Gesamtwert

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 · 2026-07-27 07:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 9/14 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
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
0Vulnerabilities25 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 27
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIanyio>=4.0.0pyproject.toml
PyPIatlassian-python-api>=4.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.12.3pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.27.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIfastmcp>=3.2.4,<4.0.0pyproject.toml
PyPIfakeredis>=2.32.1,<2.35.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.1pyproject.toml
PyPImarkdownify>=0.11.6pyproject.toml
PyPImarkdown>=3.7.0pyproject.toml
PyPImarkdown-to-confluence>=0.6.0,<0.7.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.10.6,<3.0pyproject.toml
PyPItrio>=0.29.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.27.1pyproject.toml
PyPIstarlette>=1.0.1pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.6.3pyproject.toml
PyPIthefuzz>=0.22.1pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.9.0.post0pyproject.toml
PyPItypes-python-dateutil>=2.9.0.20241206pyproject.toml
PyPIkeyring>=25.6.0pyproject.toml
PyPIcachetools>=5.0.0pyproject.toml
PyPItypes-cachetools>=5.5.0.20240820pyproject.toml
PyPIunidecode>=1.3.0pyproject.toml
PyPItruststore>=0.10.0pyproject.toml
PyPItzdata>=2024.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 148

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 27 direkte und 121 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanyio4.12.1direkt
PyPIatlassian-python-api4.0.7direkt
PyPIbeautifulsoup44.14.3direkt
PyPIcachetools7.0.1direkt
PyPIclick8.3.1direkt
PyPIfakeredis2.34.0direkt
PyPIfastmcp3.4.4direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIkeyring25.7.0direkt
PyPImarkdown3.10.2direkt
PyPImarkdown-to-confluence0.6.1direkt
PyPImarkdownify1.2.2direkt
PyPImcp1.28.1direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPIpython-dotenv1.2.1direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIstarlette1.3.1direkt
PyPIthefuzz0.22.1direkt
PyPItrio0.33.0direkt
PyPItruststore0.10.4direkt
PyPItypes-cachetools6.2.0.20251022direkt
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20260124direkt
PyPItzdata2025.3direkt
PyPIunidecode1.4.0direkt
PyPIurllib32.6.3direkt
PyPIuvicorn0.41.0direkt
PyPIaiofile3.11.1indirekt
PyPIaiofile3.9.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIblack26.1.0indirekt
PyPIcaio0.9.25indirekt
PyPIcattrs26.1.0indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.4indirekt
PyPIcryptography46.0.5indirekt
PyPIcyclopts4.5.4indirekt
PyPIdeprecated1.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIdukpy0.5.1indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastmcp-slim3.4.4indirekt
PyPIfilelock3.24.3indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIidentify2.6.16indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.3indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.4.1indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlibrt0.8.1indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIoauthlib3.3.1indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.39.1indirekt
PyPIorjson3.11.9indirekt
PyPIoutcome1.3.0.post0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpathable0.5.0indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.9.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.1indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.5indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-settings2.13.1indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyjwt2.11.0indirekt
PyPIpymdown-extensions10.21indirekt
PyPIpyobjc-core12.2indirekt
PyPIpyobjc-framework-cocoa12.2indirekt
PyPIpyobjc-framework-systemconfiguration12.2indirekt
PyPIpypac0.18.3indirekt
PyPIpyperclip1.11.0indirekt
PyPIpysocks1.7.1indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpytest-anyio0.0.0indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-cov7.0.0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrapidfuzz3.14.3indirekt
PyPIredis7.2.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests-file3.0.1indirekt
PyPIrequests-oauthlib2.0.0indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIrich-rst1.3.2indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.15.2indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.3indirekt
PyPIsse-starlette3.2.0indirekt
PyPItldextract5.3.1indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItyper0.24.1indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20250915indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIuncalled-for0.3.2indirekt
PyPIuv0.10.4indirekt
PyPIvirtualenv20.38.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwrapt2.1.1indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:mcp-atlassian@0.23.0 zieht 101 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

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit sooperset/mcp-atlassian teilen. Nebeneinander lesen →

88pchuri/confluence-cliA powerful command-line interface for Atlassian ConfluenceExzellent100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Außergewöhnlich99awslabs/mcpOpen source MCP Servers for AWSAußergewöhnlich98Agenta-AI/agentaThe open-source workspace for building and running AI agents. Build agents through chat, share them with your team, and run background agents on schedules or app events.Außergewöhnlich98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Außergewöhnlich98ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xAußergewöhnlich

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 v2.5.0, Schema v0.27.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.