Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 05:18 UTC

vishalsachdev / canvas-mcp

Canvas LMS MCP server — up to 102 tools and 8 agent skills for students & educators. Works with Claude, Cursor, Codex, and 40+ agents.

PythonMIT★ 253 Sterne⑂ 83 Forksseit Feb. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#agent-skills#skills-sh

vishalsachdev/canvas-mcp erreicht einen Gesundheitsindex von 92 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (54/100). Zuletzt vor 3 Tagen 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

Vishal SachdevPersönliches Konto
48 Follower130 öffentliche Reposseit Aug. 2018University of Illinois at Urbana–Champaign

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIcanvas-mcp1.12.01.58921vor 18 Tagenapicanvasclaudeeducationlmsmcp

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
29.8/36Commit-Rhythmus — 43/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 692 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year692
human_commit_share0,91
days_since_last_push3
active_weeks_last_year43

Release-Disziplin

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 17 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 18 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,3 Tage
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 4 out of the last 5 releases have a total of 4 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count17
latest_release_tagv1.12.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release18
mean_days_between_releases13,3

Community & Verbreitung

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

54Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
39/60Stars — 253 Stars
16/25Forks — 83 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks83
stars253
watchers4
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_badges2
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42.7/80Downloads pro Monat — 1.589 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagescanvas-mcp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.589
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?

64Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 81 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 18 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled18
top_contributor_share0,811

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
39.6/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
26.7/30PR-Annahme — 224/252 entschiedene PRs gemergt
9.8/13Newcomer PR acceptance — 3/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs224
open_issues7
closed_issues113
prs_merged_7d12
prs_decided_7d12
prs_merged_30d38
prs_decided_30d40
issue_closed_ratio0,942
closed_unmerged_prs28
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
12.2/25Reichweite des Inhabers — 48 Follower von vishalsachdev
25/25Kontohistorie — 130 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers48
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvishalsachdev
public_repos130
account_age_days2.948
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 18 Tagen
20/20Versionshistorie — 21 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescanvas-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish18

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 12 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://canvas-mcp.illinihunt.org/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 2 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagent-skills, skills-sh
has_wikija
homepagehttp://canvas-mcp.illinihunt.org/
docs_sitehttp://canvas-mcp.illinihunt.org/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

82Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

77Gut
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 — 12 out of 12 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 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
6/7.5Signed-Releases — 4 out of the last 5 releases have a total of 4 signed artifacts.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate7,7

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_packages70
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:canvas-mcp@1.12.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 70 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.

88Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
40/40Lesbare Commit-Historie — 79 von 91 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_url—
legible_history_share0,868
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes38.832

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

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
11/11Statische Typprüfung — tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 49 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 9 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configstsconfig.json
agent_commit_share0,49
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,09

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (tsconfig.json)
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 2/139 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes112.008
source_files_sampled139
oversized_source_files2

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

253GitHub-Sterne
18Mitwirkende
692Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
17Releases
1Bus-Faktor
7offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package 'canvas-mcp-code-api' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 83 ⇿
0Sterne
83Forks
17Releases

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.

0204060801008332025-042025-122026-09
Major 0Minor 12Patch 5

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.7 / 10
7.7Gesamtwert

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 · 2026-09-18 05:17 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 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 0/10 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 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases4 out of the last 5 releases have a total of 4 signed artifacts.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIfastmcp>=4,<5pyproject.toml
PyPImcp>=2,<3pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1,<1pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.2,<2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.13.1,<3pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.9.0,<3pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.50.0,<1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 157

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 150 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfastmcp4.0.3direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPImcp2.1.1direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIuvicorn0.50.0direkt
npm@esbuild/aix-ppc640.28.2indirekt
npm@esbuild/android-arm0.28.2indirekt
npm@esbuild/android-arm640.28.2indirekt
npm@esbuild/android-x640.28.2indirekt
npm@esbuild/darwin-arm640.28.2indirekt
npm@esbuild/darwin-x640.28.2indirekt
npm@esbuild/freebsd-arm640.28.2indirekt
npm@esbuild/freebsd-x640.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-arm0.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-arm640.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-ia320.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-loong640.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-mips64el0.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-ppc640.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-riscv640.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-s390x0.28.2indirekt
npm@esbuild/linux-x640.28.2indirekt
npm@esbuild/netbsd-arm640.28.2indirekt
npm@esbuild/netbsd-x640.28.2indirekt
npm@esbuild/openbsd-arm640.28.2indirekt
npm@esbuild/openbsd-x640.28.2indirekt
npm@esbuild/openharmony-arm640.28.2indirekt
npm@esbuild/sunos-x640.28.2indirekt
npm@esbuild/win32-arm640.28.2indirekt
npm@esbuild/win32-ia320.28.2indirekt
npm@esbuild/win32-x640.28.2indirekt
npm@types/node26.5.1indirekt
npm@typescript/typescript-aix-ppc647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-darwin-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-darwin-x647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-freebsd-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-freebsd-x647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-arm7.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-loong647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-mips64el7.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-ppc647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-riscv647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-s390x7.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-x647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-netbsd-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-netbsd-x647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-openbsd-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-openbsd-x647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-sunos-x647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-win32-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-win32-x647.0.2indirekt
npmesbuild0.28.2indirekt
npmfsevents2.3.3indirekt
npmtsx4.23.13indirekt
npmtypescript7.0.2indirekt
npmundici-types8.9.0indirekt
PyPIaiofile3.11.1indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIazure-communication-email1.1.0indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-data-tables12.7.0indirekt
PyPIazure-identity1.25.3indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcaio0.9.25indirekt
PyPIcanvas-mcp1.12.0indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcyclopts4.20.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastmcp-slim4.0.3indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.12.0indirekt
PyPIhttpx22.12.0indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.5.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.2indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlibrt0.12.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImcp-types2.1.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImsal1.37.0indirekt
PyPImsal-extensions1.3.1indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy1.20.2indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.43.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathable0.6.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.5indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.14.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpyperclip1.11.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrich-rst2.0.2indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruff0.15.20indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsse-starlette3.4.5indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIuncalled-for0.4.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:canvas-mcp@1.12.0 zieht 70 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 vishalsachdev/canvas-mcp 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.Außergewöhnlich97langgenius/difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.Außergewöhnlich96sickn33/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.Außergewöhnlich96hashgraph-online/hol-guardOpen-source antivirus for AI agents: block risky tools, secret access, prompt injection, malicious packages, MCP servers, plugins, and skills at runtime.Außergewöhnlich95zereight/gitlab-mcpFirst gitlab mcp for you, building togetherAußergewöhnlich96Workday/canvas-kitDevelopment kits to implement UI following the Workday Canvas Design System (https://canvas.workday.com/). See our Component Storybook -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.