Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-09 02:52 UTC

dcc-mcp / dcc-mcp-photoshop

Adobe Photoshop adapter for the DCC Model Context Protocol (MCP) ecosystem — bridges MCP tools to Photoshop via UXP WebSocket

PythonSin licencia detectada★ 13 estrellas⑂ 2 forksdesde abr 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosComplementoBibliotecacómo se determina
#adobe#ai#dcc#llm#mcp#model-context-protocol#photoshop#uxp#dcc-mcp#ai-agents#image-editing#python

dcc-mcp/dcc-mcp-photoshop tiene un índice de salud de 69 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Community & Adoption (28/100). Se actualizó por última vez hace 10 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

69
global / 100
Bueno

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.

69
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 62 se calibra a 69 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

DCC-MCPOrganización
47 seguidores86 repositorios públicosdesde jun 2026

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIdcc-mcp-photoshop0.1.3867237hace 27 díasadobeaidccllmmcpmodel-context-protocolphotoshopuxp

Métricas por categoría

Vitalidad

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

74Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

63Moderado
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 10 días
6.2/36Cadencia de commits — 9/52 semanas con commits
17.7/18Volumen de commits — 93 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year93
human_commit_share1
days_since_last_push10
active_weeks_last_year9

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 38 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 27 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~3,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count38
latest_release_tagv0.1.38
releases_from_tagsno
days_since_latest_release27
mean_days_between_releases3,4

Comunidad y Adopción

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

28En riesgo · 17% del índice global

Popularidad y adopción

18Crítico
Cómo se puntúa
17.5/60Estrellas — 13 estrellas
0/25Forks — 2 forks
0/15Observadores — 0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks2
stars13
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

25En riesgo
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_badges14
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

47Débil
Cómo se puntúa
37.7/80Descargas mensuales — 672 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdcc-mcp-photoshop
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads672
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?

55Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

13Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 100% de los commits
1.4/13.5Amplitud de contribuyentes — 1 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Capacidad de respuesta a issues y PR

70Bueno
Cómo se puntúa
31.5/42Resolución de issues — 75% de issues cerradas
29.4/30Aceptación de PR — 95/97 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/20 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs95
open_issues3
closed_issues9
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d4
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,75
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

56Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
12.1/25Alcance del propietario — 47 seguidores de dcc-mcp
13.5/25Trayectoria — 86 repos públicos, cuenta de ~0 años
Datos de entrada utilizados
followers47
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_logindcc-mcp
public_repos86
account_age_days98

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 27 días
20/20Historial de versiones — 37 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdcc-mcp-photoshop
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish27

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 6 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 20 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://pypi.org/project/dcc-mcp-photoshop/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 12 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsadobe, ai, dcc, llm, mcp, model-context-protocol, photoshop, uxp, dcc-mcp, ai-agents, image-editing, python
has_wikisí
homepagehttps://pypi.org/project/dcc-mcp-photoshop/
docs_sitehttps://pypi.org/project/dcc-mcp-photoshop/
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

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

51Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

39Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 20 out of 20 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 0/20 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
0/2.5Licencia — license file not detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 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
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,8
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
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_packages4
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:dcc-mcp-photoshop@0.1.38 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 4 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.

67Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

100Excepcional
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt presente
40/40Historial de commits legible — 93 de 93 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4411

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

61Moderado
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — justfile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 93
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

54Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.5/55Tamaños de archivo manejables — 1/116 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes72.971
source_files_sampled116
oversized_source_files1

Interfaces legibles por máquina

33En riesgo
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

13estrellas de GitHub
1contribuidores
93commits en los últimos 12 meses
10días desde el último push
38versiones publicadas
1factor bus
3issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 2 ⇿
0Estrellas
2Forks

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

111222212026-062026-062026-06
OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8agregado

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 · 2026-09-09 02:52 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-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-Tests20 out of 20 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 0/20 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
0Licenselicense file not detected
10Maintained30 commit(s) and 6 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
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
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 3
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIadobepy==0.6.2pyproject.toml
PyPIdcc-mcp-core>=0.20.14,<1.0.0pyproject.toml
PyPIwebsockets>=12.0pyproject.toml
Todas las dependencias 61

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 56 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIadobepy0.6.2directa
PyPIdcc-mcp-core0.20.19directa
PyPIwebsockets13.1directa
PyPIwebsockets15.0.1directa
PyPIwebsockets16.0directa
PyPIattrs25.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIbuild1.2.2.post1indirecta
PyPIbuild1.4.3indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIdcc-mcp-photoshop0.1.38indirecta
PyPIdcc-mcp-server0.19.17indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIhatchling1.27.0indirecta
PyPIhatchling1.29.0indirecta
PyPIimportlib-metadata8.5.0indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIimportlib-resources6.4.5indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjsonschema4.23.0indirecta
PyPIjsonschema4.25.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2023.12.1indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpathspec0.12.1indirecta
PyPIpathspec1.0.4indirecta
PyPIpkgutil-resolve-name1.3.10indirecta
PyPIpluggy1.5.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpyfakefs5.10.2indirecta
PyPIpyfakefs6.2.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyoxidizer0.24.0indirecta
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirecta
PyPIpytest8.3.5indirecta
PyPIpytest8.4.2indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio0.24.0indirecta
PyPIpytest-asyncio1.2.0indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpytest-mock3.14.1indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIreferencing0.35.1indirecta
PyPIreferencing0.36.2indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrpds-py0.20.1indirecta
PyPIrpds-py0.27.1indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIruff0.15.10indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItrove-classifiers2026.1.14.14indirecta
PyPItyping-extensions4.13.2indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPIzipp3.20.2indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:dcc-mcp-photoshop@0.1.38 arrastra 4 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

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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.