Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 05:35 UTC

MarcoPorcellato / logseq-matryca-parser

Stop feeding broken Markdown to your AI. A deterministic Logseq parser that preserves parent-child context for RAG, plus a 60FPS visualizer 👓 , plus writer ✍️ append only

PythonApache-2.0★ 28 зірок⑂ 17 форківз квіт. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#ast#local-first#logseq#logseq-export#python#rag#ai#knowledge-graph#parser

MarcoPorcellato/logseq-matryca-parser має індекс здоров’я 88 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Sustainability & Governance (55/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

88
загалом / 100
Відмінний

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»).

88
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 74 калібровано до 88 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Marco PorcellatoОсобистий обліковий запис
33 підписники34 публічні репозиторіїз лип. 2025 р.Matryca.ai

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIlogseq-matryca-parser1.9.09672011 днів томуaiastknowledge-graphlogseqparserrag

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

83Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

78Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
14.5/36Ритм комітів — 21/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 359 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year359
human_commit_share0,91
days_since_last_push0
active_weeks_last_year21

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 24 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 11 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~8,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count24
latest_release_tagv1.9.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases8,3

Спільнота та впровадження

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

58Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
23.2/60Зірки — 28 зірок
10/25Форки — 17 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks17
stars28
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges7
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
39.8/80Щомісячні завантаження — 967 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageslogseq-matryca-parser
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads967
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?

55Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 64% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 10 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled10
top_contributor_share0,635

Реактивність на issue та PR

52Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/42Вирішення issue — закрито 69% issue
23.2/30Прийняття PR — злито 86/111 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/3 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs86
open_issues33
closed_issues72
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d32
prs_decided_30d39
issue_closed_ratio0,686
closed_unmerged_prs25
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d3

Власність та опіка

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
11/25Охоплення власника — 33 підписників у MarcoPorcellato
13.6/25Послужний список — 34 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers33
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginMarcoPorcellato
public_repos34
account_age_days429
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 11 дн. тому
20/20Історія версій — 20 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslogseq-matryca-parser
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish11

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/MarcoPorcellato/logseq-matryca-parser/tree/main/docs
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsast, local-first, logseq, logseq-export, python, rag, ai, knowledge-graph, parser
has_wikiтак
homepage—
docs_sitehttps://github.com/MarcoPorcellato/logseq-matryca-parser/tree/main/docs
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

76Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

70Добрий
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
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 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 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate7

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages12
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:logseq-matryca-parser@1.9.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 12 пакетів. Досяжність не аналізується.

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.

93Винятковий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .cursorrules, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 91 з 91 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files.cursorrules, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6 190

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/logseq_matryca_parser/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 9 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/logseq_matryca_parser/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,09

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/logseq_matryca_parser/py.typed)
52.6/55Керовані розміри файлів — 4/90 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes468 813
source_files_sampled90
oversized_source_files4

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

28зірок GitHub
10контриб'юторів
359комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
24релізів
1бас-фактор
33відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 17 ⇿
0Зірки
17Форки
23Релізи

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.

0481216201722026-042026-072026-09
Мажорні 1Мінорні 8Патчі 14
OpenSSF Scorecard 7.0 / 10
7.0сукупно

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 · 2026-09-17 05:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests10 out of 10 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 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpydantic>=2.7.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.12.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.1pyproject.toml
Усі залежності 130

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 3 прямих і 127 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIpydantic2.13.3пряма
PyPIrich15.0.0пряма
PyPItyper0.24.2пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIaiosqlite0.22.1непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbanks2.4.5непряма
PyPIboolean-py5.0непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcertifi2026.4.22непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.3.3непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.14.1непряма
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.0непряма
PyPIdataclasses-json0.6.7непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeprecated1.3.1непряма
PyPIdirtyjson1.0.8непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfilelock3.29.4непряма
PyPIfiletype1.2.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.4.0непряма
PyPIgreenlet3.5.0непряма
PyPIgriffe2.0.2непряма
PyPIgriffecli2.0.2непряма
PyPIgriffelib2.0.2непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython9.13.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonpatch1.33непряма
PyPIjsonpickle4.1.1непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIlangchain-core1.3.3непряма
PyPIlangchain-protocol0.0.15непряма
PyPIlangsmith0.8.18непряма
PyPIlibrt0.9.0непряма
PyPIlicense-expression30.4.4непряма
PyPIllama-index-core0.14.22непряма
PyPIllama-index-instrumentation0.5.0непряма
PyPIllama-index-workflows2.20.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImarshmallow3.26.2непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImypy1.20.2непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInltk3.10.3непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumpy2.4.4непряма
PyPIorjson3.11.9непряма
PyPIpackageurl-python0.17.6непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpathspec1.1.0непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip26.2непряма
PyPIpip-api0.0.34непряма
PyPIpip-audit2.10.1непряма
PyPIpip-requirements-parser32.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy-serializable2.1.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.3непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-discovery1.4.2непряма
PyPIpyvis0.3.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIregex2026.5.9непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIruff0.15.12непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.49непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPItiktoken0.12.0непряма
PyPItinytag2.2.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspect0.9.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuuid-utils0.14.1непряма
PyPIvirtualenv21.5.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIwrapt2.1.2непряма
PyPIxxhash3.7.0непряма
PyPIyarl1.23.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:logseq-matryca-parser@1.9.0 тягне 12 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

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 MarcoPorcellato/logseq-matryca-parser. Читати поруч →

100deepset-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.Винятковий98neo4j/neo4j-graphrag-pythonNeo4j GraphRAG for PythonВинятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий98langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий98mem0ai/mem0The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.Винятковий99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.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.