Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-19 19:01 UTC

TMDray / vicsia-mcp

vicsia-studio-mcp : Control your Vicsia workspace from Claude — create and manage voice agents, configure MCP integrations, capture screen context, paste text and send notifications. vicsia-agents-mcp : Run your Vicsia voice agents as MCP tools — each agent you configure in Vicsia becomes directly callable from Claude and other LLMs.

PythonSin licencia detectada★ 1 estrella⑂ 0 forksdesde mar 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosServidor MCPBibliotecacómo se determina

TMDray/vicsia-mcp tiene un índice de salud de 34 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda En riesgo. Su puntuación más alta es Vitality (63/100) y la más baja, AI Readiness (11/100). Se actualizó por última vez hoy.

34
global / 100
En riesgo

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

34
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 39 se calibra a 34 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

TMDrayCuenta personal
2 seguidores4 repositorios públicosdesde ago 2020

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIvicsia-studio-mcp1.3.162357138hace 24 díasaccessibilityagentsclaudemcpvoice

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

63Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
0/36Cadencia de commits — 22/52 semanas con commits, descontado por automatización: 0 de los últimos 100 commits con autoría humana, a lo largo de 151 días
0/18Volumen de commits — 145 commits en el último año, descontado por automatización: 0 de los últimos 100 commits con autoría humana, a lo largo de 151 días
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year145
human_commit_share0
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones — 100 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~2,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv1.3.17-beta.10
releases_from_tagssí
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

23En riesgo · 17% del índice global
Cómo se puntúa
0/60Estrellas — 1 estrellas
0/25Forks — 0 forks
0/15Observadores — 0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks0
stars1
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
0/22.5Licencia — no se detectó ningún archivo de licencia
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licenseno
readme_badges0
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
45/80Descargas mensuales — 2357 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesvicsia-studio-mcp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2357
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

42Débil · 23% del índice global
Cómo se puntúa
0/42Resolución de issues — sin issues o sin datos
0/30Aceptación de PR — sin PR decididos o sin datos
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Resolución de issues, Aceptación de PR, Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
3.4/25Alcance del propietario — 2 seguidores de TMDray
17.1/25Trayectoria — 4 repos públicos, cuenta de ~6 años
Datos de entrada utilizados
followers2
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginTMDray
public_repos4
account_age_days2264
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 24 días
20/20Historial de versiones — 138 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesvicsia-studio-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish24

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

21En riesgo · 19% del índice global
Cómo se puntúa
0/24Flujos de trabajo de CI
0/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cino
has_testsno
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Los pesos restantes se han renormalizado.

Documentación

50Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepage—
docs_site—
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

46Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — sin datos
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — sin datos
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
0/2.5Licencia — license file not detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — sin datos
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — sin datos
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate3,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages37
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:vicsia-studio-mcp@1.3.16 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 37 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

11Crítico · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
0/40Historial de commits legible — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
0/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testsno
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
36.7/55Tamaños de archivo manejables — 1/3 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes77.707
source_files_sampled3
oversized_source_files1
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
20/20Servidor MCP
0/40Ejemplos ejecutables
Datos de entrada utilizados
example_dirs—
has_mcp_signalsí
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto). Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

1estrellas de GitHub
-contribuidores
145commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
-factor bus
0issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • No human contributors found; every contributor is an automation account
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Más detalle

OpenSSF Scorecard 3.3 / 10
3.3agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-19 19:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
n/dCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
n/dDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
0Licenselicense file not detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
n/dPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
n/dToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 4
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPImcp>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.9.0pyproject.toml
PyPIpyperclip>=1.8.0pyproject.toml
PyPIpyautogui>=0.9.54pyproject.toml
Todas las dependencias no recopilado

No fue posible recopilar el conjunto de dependencias resuelto para este informe: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:vicsia-studio-mcp@1.3.16 arrastra 37 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.