Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-12 02:57 UTC

AceDataCloud / LumaMCP

MCP server for Luma AI video generation via Ace Data Cloud.

PythonMIT★ 0 зірок⑂ 0 форківз січ. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипMCP-серверБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#ai-video#mcp-server#model-context-protocol#video-generation#developer-tools#luma-ai

AceDataCloud/LumaMCP має індекс здоров’я 67 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (83/100), найнижчий — Community & Adoption (33/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

67
загалом / 100
Добрий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

67
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 61 калібровано до 67 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Ace Data CloudОрганізація
59 підписників255 публічних репозиторіївз січ. 2024 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImcp-luma2026.10.12.15 202860 днів томуacedataaiclaudedream-machinegenerationllmlumamcpmodel-context-protocolvideo

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

83Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

79Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
15.2/36Ритм комітів — 22/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 137 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 17 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year137
human_commit_share0,9
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 82 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count82
latest_release_tagv2026.10.12.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,4

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

33У зоні ризику · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 0 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
49.6/80Щомісячні завантаження — 5 202 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmcp-luma
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5 202
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 87% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,868

Реактивність на issue та PR

79Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
26.7/30Прийняття PR — злито 49/55 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs49
open_issues0
closed_issues5
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs6
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

61Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
12.8/25Охоплення власника — 59 підписників у AceDataCloud
18.5/25Послужний список — 255 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers59
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginAceDataCloud
public_repos255
account_age_days1 006

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 86 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmcp-luma
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

68Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

64Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .ruff.toml
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://platform.acedata.cloud
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-video, mcp-server, model-context-protocol, video-generation, developer-tools, luma-ai
has_wikiтак
homepagehttps://platform.acedata.cloud
docs_sitehttps://platform.acedata.cloud
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

47Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
6.8/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 17 commit(s) and 0 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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4,7

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

71Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://platform.acedata.cloud/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 87 з 90 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://platform.acedata.cloud/llms.txt
legible_history_share0,967
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes1 703

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
12.6/18Розгортання однією командою — jetbrains/build.gradle.kts (домовленість інструментарію, без раннера задач)
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .ruff.toml
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
6/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 10 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifestsjetbrains/build.gradle.kts
dependency_bot_commit_share0,1

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/29 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes18 098
source_files_sampled29
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
0/40Придатні до запуску приклади
Використані вхідні дані
example_dirs—
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

0зірок GitHub
2контриб'юторів
137комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
82релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
Maven, npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Could not fetch npm package 'mcp-luma' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index pypi:mcp-luma@2026.10.12.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-12 02:57 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained17 commit(s) and 0 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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImcp>=1.2.0,<2pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.0pyproject.toml
PyPIredis>=5.0.0,<7pyproject.toml
PyPIcryptography>=42.0.0pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з AceDataCloud/LumaMCP. Читати поруч →

96yamadashy/repomix📦 Repomix is a powerful tool that packs your entire repository into a single, AI-friendly file. Perfect for when you need to feed your codebase to Large Language Models (LLMs) or other AI tools like Claude, ChatGPT, DeepSeek, Perplexity, Gemini, Gemma, Llama, Grok, and more.Винятковий99awslabs/cli-agent-orchestratorMulti-agent orchestration for AI coding CLIs — Claude Code, Kiro, Codex, and more, coordinated in isolated tmux sessionsВинятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Винятковий97langgenius/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.Винятковий98PostHog/posthog-jsSend usage data from your web app or site to PostHog, with autocapture.Винятковий98modelcontextprotocol/csharp-sdkThe official C# SDK for Model Context Protocol servers and clients. Maintained in collaboration with Microsoft.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.