Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.27.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-23 00:58 UTC

LeandroPG19 / cuba-memorys

Persistent memory MCP server for AI agents — Rust, 19 tools, knowledge graph, Hebbian learning, episodic memory, contradiction detection, prospective triggers, Bayesian calibration, zero-config Docker setup.

RustAGPL-3.0★ 26 зірок⑂ 3 форкиз бер. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаMCP-серверяк це визначено
#ai-memory#ai-tools#anti-hallucination#graph-database#graphrag#hebbian-learning#knowledge-graph#mcp#mcp-server#model-context-protocol#pagerank#postgresql#rag#semantic-search#vector-search#exponential-decay#rust#npm-package#pypi-package#episodic-memory

LeandroPG19/cuba-memorys має індекс здоров’я 67 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (81/100), найнижчий — Security (37/100). Останнє оновлення було 5 днів тому. 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

Leandro Pérez G.Особистий обліковий запис
12 підписників21 публічний репозиторійз лист. 2023 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
npmcuba-memorys0.15.02 229145 днів томуmcpmemoryknowledge-graphai-agentmodel-context-protocolhebbiananti-hallucinationpagerankpostgresqlrust
PyPIcuba-memorys1.17.0-155 днів томуmcpmemoryknowledge-graphhebbianai-agentanti-hallucinationpagerankmodel-context-protocol

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

79Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

71Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 5 дн. тому
6.9/36Ритм комітів — 10/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 169 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year169
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year10

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 14 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 5 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~4,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count14
latest_release_tagv0.15.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases4,8

Спільнота та впровадження

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

49Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
22.7/60Зірки — 26 зірок
2.5/25Форки — 3 форків
1.7/15Спостерігачі — 3 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks3
stars26
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (AGPL-3.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
44.6/80Щомісячні завантаження — 2 229 завантажень/місяць у npm
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagescuba-memorys
dependents—
ecosystemsnpm
total_downloads—
monthly_downloads2 229
unverified_packages_excludedcuba-memorys
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?

51Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

13Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

67Добрий
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
30/30Прийняття PR — злито 3/3 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs3
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
8/25Охоплення власника — 12 підписників у LeandroPG19
15.1/25Послужний список — 21 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers12
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginLeandroPG19
public_repos21
account_age_days972
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 2 пакет(ів) у npm, pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 5 дн. тому
20/20Історія версій — 15 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagescuba-memorys, cuba-memorys
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish5

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

81Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://registry.modelcontextprotocol.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-memory, ai-tools, anti-hallucination, graph-database, graphrag, hebbian-learning, knowledge-graph, mcp, mcp-server, model-context-protocol, pagerank, postgresql, rag, semantic-search, vector-search, exponential-decay, rust, npm-package, pypi-package, episodic-memory
has_wikiні
homepagehttps://registry.modelcontextprotocol.io
docs_sitehttps://registry.modelcontextprotocol.io
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

37Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
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 — немає даних
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
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 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 — no SAST tool detected
5/5Security-Policy — security policy file 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
0/7.5Vulnerabilities — 13 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

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.

73Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
12.6/18Розгортання однією командою — rust/Cargo.toml (домовленість інструментарію, без раннера задач)
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — Rust (статично типізована)
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 98 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesCargo.lock
has_dockerfileтак
typed_languageтак
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,98
toolchain_manifestsrust/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Типізований код — Rust (статично типізована)
55/55Керовані розміри файлів — 0/130 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageRust
largest_source_bytes47 932
source_files_sampled130
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

26зірок GitHub
1контриб'юторів
169комітів за останні 12 місяців
5днів від останнього пушу
14релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
crates.io, npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch crates package 'cuba-memorys' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index npm:cuba-memorys@0.15.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 3 ⇿
0Зірки
3Форки

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

12233312026-032026-032026-03
OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7сукупно

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 · 2026-07-23 00:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-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
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 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
0SASTno SAST tool detected
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities13 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 34
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
crates.iohalf2rust/Cargo.toml
crates.iofutures0.3rust/Cargo.toml
crates.iotokio1rust/Cargo.toml
crates.iotokio-util0.7rust/Cargo.toml
crates.iosqlx0.8rust/Cargo.toml
crates.iopgvector0.4rust/Cargo.toml
crates.ioserde1rust/Cargo.toml
crates.ioserde_json1rust/Cargo.toml
crates.ioort=2.0.0-rc.12rust/Cargo.toml
crates.iotokenizers0.21rust/Cargo.toml
crates.iotracing0.1rust/Cargo.toml
crates.iotracing-subscriber0.3rust/Cargo.toml
crates.ioanyhow1rust/Cargo.toml
crates.ioasync-trait0.1rust/Cargo.toml
crates.iotiktoken-rs0.7rust/Cargo.toml
crates.ionalgebra0.33rust/Cargo.toml
crates.iosha20.10rust/Cargo.toml
crates.iohex0.4rust/Cargo.toml
crates.iouuid1rust/Cargo.toml
crates.iochrono0.4rust/Cargo.toml
crates.iolru0.12rust/Cargo.toml
crates.iozstd0.13rust/Cargo.toml
crates.ioreqwest0.12rust/Cargo.toml
crates.ioflate21rust/Cargo.toml
crates.iotar0.4rust/Cargo.toml
crates.iozip2rust/Cargo.toml
crates.iourl2rust/Cargo.toml
crates.iohtml2text0.12rust/Cargo.toml
crates.iometrics0.24rust/Cargo.toml
crates.iometrics-exporter-prometheus0.16rust/Cargo.toml
crates.iomimalloc0.1rust/Cargo.toml
crates.iotree-sitter0.26.11rust/Cargo.toml
crates.iotree-sitter-rust0.24.2rust/Cargo.toml
crates.iotree-sitter-python0.25.0rust/Cargo.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 LeandroPG19/cuba-memorys. Читати поруч →

96paradedb/paradedbOne Postgres for your application data, full-text search, vector retrieval, and aggregations. Home of the pg_search extension.Винятковий96Canner/WrenAIGenBI (Generative BI) for AI agents, an open-source, governed text-to-SQL through an open context layer that turns natural-language questions into trusted dashboards, charts, and SQL across 20+ data sources, such as BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks and more.Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий97FalkorDB/FalkorDBA super fast Graph Database uses GraphBLAS under the hood for its sparse adjacency matrix graph representation. Our goal is to provide the best Knowledge Graph for LLM (GraphRAG).Винятковий97topoteretes/cogneeCognee is the open-source AI memory platform for agents. Give your AI agents persistent long-term memory across sessions with a self-hosted knowledge graph engine.Винятковий96HKUDS/LightRAG[EMNLP2025] "LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation"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 v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.

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