Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-18 23:50 UTC

pab1it0 / prometheus-mcp-server

A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI agents and LLMs to query and analyze Prometheus metrics through standardized interfaces.

PythonMIT★ 519 estrellas⑂ 104 forksdesde mar 2025Ver en GitHub ↗
TipoServicio de redHerramienta de línea de comandosServidor MCPBibliotecacómo se determina
#ai#devops#llm#mcp#prometheus#model-context-protocol

pab1it0/prometheus-mcp-server tiene un índice de salud de 83 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (88/100) y la más baja, AI Readiness (44/100). Se actualizó por última vez hace 7 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

83
global / 100
Excelente

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.

83
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 70 se calibra a 83 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Pavel ShklovskyCuenta personal
41 seguidores40 repositorios públicosdesde mar 2015

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 publicación
PyPIprometheus_mcp_server1.6.218.88335hace 76 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

88Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

82Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 7 días
18.7/36Cadencia de commits — 27/52 semanas con commits
17.1/18Volumen de commits — 79 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year79
human_commit_share0,69
days_since_last_push7
active_weeks_last_year27

Disciplina de publicación

98Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 34 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 76 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~31 días
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Datos de entrada utilizados
releases_count34
latest_release_tagv1.6.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release76
mean_days_between_releases31

Comunidad y Adopción

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

68Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

66Bueno
Cómo se puntúa
44/60Estrellas — 519 estrellas
16.8/25Forks — 104 forks
4.7/15Observadores — 8 observadores
Datos de entrada utilizados
forks104
stars519
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

70Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges7
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

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

64Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

26En riesgo
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 84% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 18 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled18
top_contributor_share0,838

Capacidad de respuesta a issues y PR

86Excelente
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
25.5/30Aceptación de PR — 129/152 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/12 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs129
open_issues0
closed_issues36
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs23
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Propiedad y custodia

57Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
11.7/25Alcance del propietario — 41 seguidores de pab1it0
23.7/25Trayectoria — 40 repos públicos, cuenta de ~11 años
Datos de entrada utilizados
followers41
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginpab1it0
public_repos40
account_age_days4220
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 76 días
20/20Historial de versiones — 35 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesprometheus_mcp_server
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish76

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

65Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

68Bueno
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 9 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

60Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 6 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai, devops, llm, mcp, prometheus, model-context-protocol
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?

72Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

65Bueno
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
3/7.5Code-Review — Found 5/12 approved changesets -- score normalized to 4
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — sin datos
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — sin datos
0/5SAST — sin datos
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — sin datos
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate6,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dangerous-Workflow, Pinned-Dependencies, SAST, Token-Permissions. 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_packages73
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:prometheus_mcp_server@1.6.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 73 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.

44Débil · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 66 de 69 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,957
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

53Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
8/10Práctica demostrada con agentes — 4 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 31 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,31
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/12 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes27.136
source_files_sampled12
oversized_source_files0

Interfaces legibles por máquina

20En riesgo
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Servidor MCP
0/40Ejemplos ejecutables
Datos de entrada utilizados
example_dirs—
has_mcp_signalsí
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

519estrellas de GitHub
18contribuidores
79commits en los últimos 12 meses
7días desde el último push
34versiones publicadas
1factor bus
0issues 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 ★ / 104 ⇿
0Estrellas
104Forks
34Versiones

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.

02040608010012010442025-032026-012026-10
Mayor 1Menor 6Parche 27

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5agregado

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 · 2026-10-18 23:50 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 5/12 approved changesets -- score normalized to 4
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
n/dDangerous-Workflowinternal error: internal error: invalid GitHub workflow: :427:0: could not parse as YAML: could not find expected ':' [syntax-check]
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
n/dPinned-Dependenciesinternal error: internal error: invalid GitHub workflow: :427:0: could not parse as YAML: could not find expected ':' [syntax-check]
n/dSASTinternal error: internal error: invalid GitHub workflow: :427:0: could not parse as YAML: could not find expected ':' [syntax-check]
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
n/dToken-Permissionsinternal error: internal error: invalid GitHub workflow: :427:0: could not parse as YAML: could not find expected ':' [syntax-check]
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpython-dotenv—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIstarlette—pyproject.toml
PyPIstructlog>=23.0.0pyproject.toml
PyPIfastmcp>=3.1.0pyproject.toml
Todas las dependencias 89

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 84 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIfastmcp3.2.0directa
PyPIpython-dotenv1.2.2directa
PyPIrequests2.33.0directa
PyPIstarlette1.3.1directa
PyPIstructlog25.4.0directa
PyPIaiofile3.9.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIattrs25.3.0indirecta
PyPIauthlib1.6.12indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirecta
PyPIbeartype0.22.9indirecta
PyPIcachetools6.2.4indirecta
PyPIcaio0.9.25indirecta
PyPIcertifi2025.8.3indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.3indirecta
PyPIclick8.2.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.10.5indirecta
PyPIcryptography50.0.0indirecta
PyPIcyclopts4.5.0indirecta
PyPIdnspython2.7.0indirecta
PyPIdocker7.1.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.17.0indirecta
PyPIdocutils0.22indirecta
PyPIemail-validator2.3.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhttpx-sse0.4.1indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIjaraco-classes3.4.0indirecta
PyPIjaraco-context6.1.0indirecta
PyPIjaraco-functools4.4.0indirecta
PyPIjeepney0.9.0indirecta
PyPIjsonref1.1.0indirecta
PyPIjsonschema4.25.1indirecta
PyPIjsonschema-path0.3.4indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1indirecta
PyPIkeyring25.7.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImcp1.28.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImore-itertools10.7.0indirecta
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirecta
PyPIopentelemetry-api1.39.1indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpathable0.4.4indirecta
PyPIplatformdirs4.5.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprometheus-mcp-server1.6.2indirecta
PyPIpy-key-value-aio0.4.4indirecta
PyPIpycparser2.22indirecta
PyPIpydantic2.11.7indirecta
PyPIpydantic2.13.4indirecta
PyPIpydantic-core2.33.2indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpydantic-settings2.10.1indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyjwt2.15.0indirecta
PyPIpyperclip1.9.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpytest-cov6.2.1indirecta
PyPIpython-multipart0.0.31indirecta
PyPIpywin32311indirecta
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirecta
PyPIpyyaml6.0.2indirecta
PyPIreferencing0.36.2indirecta
PyPIrich14.1.0indirecta
PyPIrich-rst1.3.1indirecta
PyPIrpds-py0.27.0indirecta
PyPIsecretstorage3.5.0indirecta
PyPIsse-starlette3.0.2indirecta
PyPItomli2.2.1indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.1indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIuncalled-for0.2.0indirecta
PyPIurllib32.8.0indirecta
PyPIuvicorn0.35.0indirecta
PyPIwatchfiles1.1.1indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:prometheus_mcp_server@1.6.2 arrastra 73 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.