Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 13:38 UTC

hydrolix / mcp-hydrolix

An MCP server for Hydrolix

PythonApache-2.0★ 11 estrellas⑂ 8 forksdesde abr 2025forkVer en GitHub ↗
TipoServidor MCPBibliotecacómo se determina

hydrolix/mcp-hydrolix tiene un índice de salud de 78 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Vitality (88/100) y la más baja, Community & Adoption (29/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

78
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.

78
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 67 se calibra a 78 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

HydrolixOrganización
45 seguidores24 repositorios públicosdesde may 2019

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPImcp-hydrolix0.3.550520hace 56 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

88Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
22.2/36Cadencia de commits32/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits105 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained23 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year105
human_commit_share0,86
days_since_last_push0
active_weeks_last_year32
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones4 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 56 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~17,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count4
latest_release_tagv0.3.5
releases_from_tagsno
days_since_latest_release56
mean_days_between_releases17,9

Comunidad y Adopción

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

29En riesgo · 17% del índice global
Cómo se puntúa
16.2/60Estrellas11 estrellas
7/25Forks8 forks
0/15Observadores2 observadores
Datos de entrada utilizados
forks8
stars11
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
0/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmeno
has_licenseno
readme_badges3
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
36.1/80Descargas mensuales505 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesmcp-hydrolix
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads505
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?

75Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
36/54Factor busla mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
16/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 29% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes23 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled23
top_contributor_share0,288
Cómo se puntúa
0/42Resolución de issuessin issues o sin datos
24.3/30Aceptación de PR114/141 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance0/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
12/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 23/26 approved changesets -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
merged_prs114
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d2
prs_merged_30d1
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio
closed_unmerged_prs27
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Resolución de issues. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificado
12/25Alcance del propietario45 seguidores de hydrolix
22.2/25Trayectoria24 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers45
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginhydrolix
public_repos24
account_age_days2692
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 56 días
20/20Historial de versiones20 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmcp-hydrolix
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish56

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

70Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfig
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

25En riesgo
Cómo se puntúa
0/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
0/10Descripción del repositorio
0/10Topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics
has_wikino
homepage
docs_site
has_readmeno
has_docs_dir
has_descriptionno

Seguridad

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

62Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
6/7.5Code-ReviewFound 23/26 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained23 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
4/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
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
3.8/7.5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,2
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages78
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:mcp-hydrolix@0.3.5 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 78 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.

66Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentesCLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible81 de 86 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,942
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes1187
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibleDockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes39 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado6 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0,39
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,06
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables0/50 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes40.249
source_files_sampled50
oversized_source_files0
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_signal
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

11estrellas de GitHub
23contribuidores
105commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
4versiones publicadas
3factor bus
0issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

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

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 8 ⇿
0Estrellas
8Forks

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.

02468812025-052025-082025-11
OpenSSF Scorecard 5.2 / 10
5.2agregado

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 · 2026-09-17 13:38 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
8Code-ReviewFound 23/26 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained23 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
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
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIfastmcp>=3.3.0,<3.4pyproject.toml
PyPImcp>=1.28.1,<2pyproject.toml
PyPIanyio>=4.14.2,<5pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.1,<1.3pyproject.toml
PyPIclickhouse-connect>=0.15,<0.16pyproject.toml
PyPItruststore>=0.10pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.34,<1.0pyproject.toml
PyPIpyjwt>=2.13.0,<3pyproject.toml
PyPIsqlglot>=26.0,<27.0pyproject.toml
PyPIprometheus-client>=0.21,<1.0pyproject.toml
Todas las dependencias 117

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 10 paquetes directos y 107 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIanyio4.14.2directa
PyPIclickhouse-connect0.15.1directa
PyPIfastmcp3.3.0directa
PyPImcp1.28.1directa
PyPIprometheus-client0.24.1directa
PyPIpyjwt2.13.0directa
PyPIpython-dotenv1.2.2directa
PyPIsqlglot26.33.0directa
PyPItruststore0.10.4directa
PyPIuvicorn0.42.0directa
PyPIaiofile3.9.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIauthlib1.7.2indirecta
PyPIbeartype0.22.9indirecta
PyPIcachetools7.0.5indirecta
PyPIcaio0.9.25indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIchdb4.1.6indirecta
PyPIchdb-core26.1.0indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcryptography50.0.0indirecta
PyPIcyclopts4.10.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.17.0indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIdurationpy0.10indirecta
PyPIemail-validator2.3.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfastmcp-slim3.3.0indirecta
PyPIfilelock3.25.2indirecta
PyPIgoogle-auth2.50.0indirecta
PyPIgriffelib2.0.2indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttptools0.7.1indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhttpx-sse0.4.3indirecta
PyPIidentify2.6.18indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjaraco-classes3.4.0indirecta
PyPIjaraco-context6.1.2indirecta
PyPIjaraco-functools4.4.0indirecta
PyPIjeepney0.9.0indirecta
PyPIjoserfc1.7.4indirecta
PyPIjsonref1.1.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-path0.4.5indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIkeyring25.7.0indirecta
PyPIkubernetes31.0.0indirecta
PyPIlz44.4.5indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImcp-clickhouse0.1.13indirecta
PyPImcp-hydrolix0.3.6indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImore-itertools10.8.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumpy2.4.3indirecta
PyPIoauthlib3.3.1indirecta
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirecta
PyPIopentelemetry-api1.40.0indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpandas3.0.1indirecta
PyPIpathable0.5.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.4indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.5.1indirecta
PyPIpy-key-value-aio0.4.4indirecta
PyPIpyarrow23.0.1indirecta
PyPIpyasn10.6.3indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.12.5indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpydantic-settings2.14.2indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyperclip1.11.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.2.0indirecta
PyPIpython-multipart0.0.32indirecta
PyPIpytz2026.1.post1indirecta
PyPIpywin32311indirecta
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.33.1indirecta
PyPIrequests-oauthlib2.0.0indirecta
PyPIrich14.3.3indirecta
PyPIrich-rst1.3.2indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruff0.15.7indirecta
PyPIsecretstorage3.5.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsse-starlette3.3.3indirecta
PyPIstarlette1.3.1indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2025.3indirecta
PyPIuncalled-for0.2.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuvloop0.22.1indirecta
PyPIvirtualenv21.2.0indirecta
PyPIwatchfiles1.1.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:mcp-hydrolix@0.3.5 arrastra 78 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 agregadasPyPI.