Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 13:02 UTC

stickerdaniel / linkedin-mcp-server

Open-source MCP server for LinkedIn. Give Claude and any MCP-compatible AI agent access to profiles, companies, jobs, and messages.

PythonApache-2.0★ 3.482 Sterne⑂ 607 Forksseit Apr. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

stickerdaniel/linkedin-mcp-server erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (58/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Daniel Sticker Persönliches Konto
144 Follower71 öffentliche Reposseit Apr. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImcp-server-linkedin4.24.3-19vor 0 Tagenmcpmodel-context-protocolaillmanthropicclaude

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
25.6/36Commit-Rhythmus37/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen954 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year954
human_commit_share0,92
days_since_last_push0
active_weeks_last_year37
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus76 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 4,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count76
latest_release_tagv4.24.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases4,1

Community & Verbreitung

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

80Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
57.5/60Stars3.482 Stars
23.2/25Forks607 Forks
7/15Watcher19 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks607
stars3.482
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

58Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.3/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 94 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden29 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled29
top_contributor_share0,941
Wie die Bewertung erfolgt
29.3/42Issue-Lösungsquote70 % der Issues geschlossen
23.6/30PR-Annahme425/541 entschiedene PRs gemergt
0.9/13Newcomer PR acceptance1/14 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs425
open_issues96
closed_issues221
prs_merged_7d41
prs_decided_7d56
prs_merged_30d41
prs_decided_30d56
issue_closed_ratio0,697
closed_unmerged_prs116
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d14
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
15.5/25Reichweite des Inhabers144 Follower von stickerdaniel
25/25Kontohistorie71 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers144
owner_typeUser
is_verified
owner_loginstickerdaniel
public_repos71
account_age_days2.341
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie19 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmcp-server-linkedin
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests27 out of 27 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://github.com/stickerdaniel/linkedin-mcp-server#readme
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics19 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicslinkedin, linkedin-scraper, mcp, mcp-server, linkedin-mcp, claude-desktop, desktop-extension, dxt, linkedin-profile-scraper, anthropic, chatgpt, chatgpt-desktop, claude, model-context-protocol, ai-agents, claude-code, linkedin-api, python, claude-ai
has_wikinein
homepage
docs_sitehttps://github.com/stickerdaniel/linkedin-mcp-server#readme
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.5/2.5CI-Tests27 out of 27 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages109
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
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. 109 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.

67Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenAGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie92 von 92 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes20.534
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfunglinkedin_mcp_server/py.typed
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile, lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configslinkedin_mcp_server/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (linkedin_mcp_server/py.typed)
51.3/55Handhabbare Dateigrößen14/206 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes383.631
source_files_sampled206
oversized_source_files14
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

3.482GitHub-Sterne
29Mitwirkende
954Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
76Releases
1Bus-Faktor
96offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'mcp-server-linkedin' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • deps.dev does not index pypi:mcp-server-linkedin@4.24.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 607 ⇿
0Sterne
607Forks
73Releases

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.

0125250375500625601242025-042025-122026-09
Major 2Minor 26Patch 45

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8Gesamtwert

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 · 2026-09-15 13:01 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-Tests27 out of 27 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIanyio>=4.13.0pyproject.toml
PyPIcryptography>=50.0.1pyproject.toml
PyPIfastmcp>=3.4.7,<4pyproject.toml
PyPIinquirer>=3.4.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.28.1pyproject.toml
PyPIpackaging>=26.2pyproject.toml
PyPIpatchright>=1.55.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.14.2pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.1.1pyproject.toml
PyPIpywin32>=312pyproject.toml
PyPIrich>=15.0.0pyproject.toml
PyPIstarlette>=1.3.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 109

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 97 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanyio4.15.1direkt
PyPIcryptography50.0.1direkt
PyPIfastmcp3.4.7direkt
PyPIinquirer3.4.1direkt
PyPImcp1.30.0direkt
PyPIpackaging26.3direkt
PyPIpatchright1.61.2direkt
PyPIpydantic-settings2.15.0direkt
PyPIpython-dotenv1.2.3direkt
PyPIpywin32312direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIstarlette1.6.0direkt
PyPIaiofile3.12.3indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIansicon1.89.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIauthlib1.8.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIblessed1.49.0indirekt
PyPIcachetools7.1.8indirekt
PyPIcaio0.12.4indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.16.0indirekt
PyPIcyclopts4.25.2indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIeditor1.8.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfastmcp-slim3.4.7indirekt
PyPIfilelock3.32.6indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.5indirekt
PyPIgriffelib2.3.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinxed2.1.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.5indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImcp-server-linkedin4.24.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImultidict6.8.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirekt
PyPIpathable0.6.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.8indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.5indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpyee13.0.1indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyjwt2.14.0indirekt
PyPIpyperclip1.11.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-discovery1.6.0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreadchar4.2.2indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrich-rst2.1.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruff0.16.7indirekt
PyPIruns1.3.0indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsse-starlette3.4.11indirekt
PyPIty0.0.46indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPIuncalled-for0.4.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.4indirekt
PyPIvirtualenv21.7.9indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.3indirekt
PyPIwebsockets17.1indirekt
PyPIxmod1.10.0indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 109 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

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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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.