Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-30 21:30 UTC

tumf / mcp-shell-server

Secure MCP server for whitelisted shell command execution with stdin, argv pipelines, timeouts, and structured audit logging.

PythonMIT★ 189 Sterne⑂ 49 Forksseit Dez. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird
#audit-log#command-whitelist#mcp#model-context-protocol#security#shell

tumf/mcp-shell-server erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (80/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (49/100). Zuletzt vor 15 Tagen 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

tumfPersönliches Konto
108 Follower256 öffentliche Reposseit Apr. 2009@wakumo

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-shell-server1.1.95.90317vor 15 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 15 Tagen
9.7/36Commit-Rhythmus — 14/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 140 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year140
human_commit_share0,92
days_since_last_push15
active_weeks_last_year14

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 13 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 15 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 6,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count13
latest_release_tagv1.1.9
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release15
mean_days_between_releases6,6
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

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36.9/60Stars — 189 Stars
14/25Forks — 49 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks49
stars189
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

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_badges1
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

61Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits
10.8/13.5Breite der Beitragenden — 8 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0,856

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
19.5/30PR-Annahme — 26/40 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs26
open_issues0
closed_issues9
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs14
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
14.6/25Reichweite des Inhabers — 108 Follower von tumf
25/25Kontohistorie — 256 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 17 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers108
owner_typeUser
is_verified—
owner_logintumf
public_repos256
account_age_days6.358
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 15 Tagen
20/20Versionshistorie — 17 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmcp-shell-server
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish15

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 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

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsaudit-log, command-whitelist, mcp, model-context-protocol, security, shell
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 4 out of 4 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
0/7.5Code-Review — Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
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 5 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 is run on all commits
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 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): 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_packages29
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-shell-server@1.1.9 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 29 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.

49Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
24.9/40Lesbare Commit-Historie — 43 von 92 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,467
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 8 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,08

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/30 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes43.985
source_files_sampled30
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
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

189GitHub-Sterne
8Mitwirkende
140Commits, letzte 12 Monate
15Tage seit letztem Push
13Releases
1Bus-Faktor
0offene 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 ★ / 49 ⇿
0Sterne
49Forks
13Releases

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.

010203040504822024-122025-102026-08
Major 0Minor 1Patch 12

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 · 2026-08-30 21:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests4 out of 4 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 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 5 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 is run on all commits
4Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIh11>=0.16.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.28.1,<2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 63

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 61 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIh110.16.0direkt
PyPImcp1.29.0direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.7.0indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIblack26.3.1indirekt
PyPIcertifi2024.8.30indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIclick8.1.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.6.9indirekt
PyPIcryptography48.0.1indirekt
PyPIdistlib0.3.9indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.0indirekt
PyPIidentify2.6.3indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIisort5.13.2indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1indirekt
PyPImypy1.13.0indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.3.6indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpre-commit4.0.1indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.11.7indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.33.2indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.10.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov6.0.0indirekt
PyPIpytest-env1.1.5indirekt
PyPIpytest-mock3.14.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.31indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIreferencing0.36.2indirekt
PyPIrpds-py0.27.1indirekt
PyPIruff0.8.2indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsse-starlette2.1.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItyping-extensions4.12.2indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.1indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIuvicorn0.32.1indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:mcp-shell-server@1.1.9 zieht 29 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

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 tumf/mcp-shell-server teilen. Nebeneinander lesen →

99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Außergewöhnlich99stacklok/toolhiveToolHive is an enterprise-grade platform for running and managing Model Context Protocol (MCP) servers.Außergewöhnlich99stackloklabs/toolhiveToolHive is an enterprise-grade platform for running and managing Model Context Protocol (MCP) servers.Außergewöhnlich95stacklok/toolhive-registry-serverDiscover, govern and control access to MCP servers and agent skills across your organizationAußergewöhnlich94smart-mcp-proxy/mcpproxy-goSupercharge AI Agents, SafelyAußergewöhnlich98intuitem/ciso-assistant-communityCISO Assistant is a one-stop-shop GRC platform for Risk Management, AppSec, Compliance & Audit, TPRM, BIA, Privacy, and Reporting. It supports 200+ global frameworks with automatic control mapping, including ISO 27001, NIST CSF, SOC 2, CIS, PCI DSS, NIS2, DORA, GDPR, HIPAA, CMMC, and more.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.