Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 08:25 UTC

PDBeurope / PDBe-MCP-Servers

PDBe MCP Servers integrate Protein Data Bank Europe resources with LLMs via Model Context Protocol. Provides seamless access to protein structure data through API tools and graph database schema assistance for intelligent Cypher query generation, bridging structural biology and AI research.

PythonApache-2.0★ 39 зірок⑂ 1 форкз черв. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаMCP-серверБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#ai-integration#api-server#bioinformatics#knowledge-graph#llm-tools#mcp#pdbe#protein-structures#python#structural-biology

PDBeurope/PDBe-MCP-Servers має індекс здоров’я 71 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (78/100), найнижчий — Community & Adoption (47/100). Останнє оновлення було 42 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

71
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»).

71
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 63 калібровано до 71 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

PDBe EMBL-EBIОрганізація
88 підписників49 публічних репозиторіївз вер. 2014 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpdbe-mcp-server1.1.63001742 дні томуautomationfetchhttpllmmcpstatelessstreamableweb

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

67Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 42 дн. тому
11.1/36Ритм комітів — 16/52 тижнів із комітами
12.7/18Обсяг комітів — 25 комітів за останній рік
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
commits_last_year25
human_commit_share0,969
days_since_last_push42
active_weeks_last_year16

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 18 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 42 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~10,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count18
latest_release_tagv1.1.7
releases_from_tagsні
days_since_latest_release42
mean_days_between_releases10,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

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

47Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

26У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
25.6/60Зірки — 39 зірок
0/25Форки — 1 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1
stars39
watchers0
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 (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

56Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

16Критичний
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
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

57Помірний
Як обчислюється оцінка
28/42Вирішення issue — закрито 67% issue
21.9/30Прийняття PR — злито 27/37 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs27
open_issues1
closed_issues2
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,667
closed_unmerged_prs10
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

68Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
14/25Охоплення власника — 88 підписників у PDBeurope
24.4/25Послужний список — 49 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers88
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginPDBeurope
public_repos49
account_age_days4 375

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 42 дн. тому
20/20Історія версій — 17 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespdbe-mcp-server
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish42

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

78Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 24 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

60Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 10 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-integration, api-server, bioinformatics, knowledge-graph, llm-tools, mcp, pdbe, protein-structures, python, structural-biology
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

65Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

56Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2/2.5CI-Tests — 24 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/27 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
2.2/7.5Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
2/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
3/7.5Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

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_packages38
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:pdbe-mcp-server@1.1.6 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 38 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.

68Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://antigravity.google/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 25 з 31 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://antigravity.google/llms.txt
legible_history_share0,806
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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]), ruff.toml
11/11Статична перевірка типів — pdbe_mcp_server/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 32 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 1 з останніх 32 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configspdbe_mcp_server/py.typed
agent_commit_share0,094
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,031

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (pdbe_mcp_server/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/15 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes28 927
source_files_sampled15
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

20У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Сервер MCP
0/40Придатні до запуску приклади
Використані вхідні дані
example_dirs—
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

39зірок GitHub
1контриб'юторів
25комітів за останні 12 місяців
42днів від останнього пушу
18релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6сукупно

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 · 2026-09-10 08:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
8CI-Tests24 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/27 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
3Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
4Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIanyio>=4.5,<5pyproject.toml
PyPIclick>=8.1,<9pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27,<1pyproject.toml
PyPImcp>=1.23,<2pyproject.toml
PyPIneo4j>=5,<6pyproject.toml
PyPIomegaconf>=2.3,<3pyproject.toml
PyPIpython-toon>=0.1.3,<0.2pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33,<3pyproject.toml
PyPIstarlette>=1.0.1,<2pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.30,<1pyproject.toml
Усі залежності 79

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 69 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIanyio4.9.0пряма
PyPIclick8.2.1пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPImcp1.27.2пряма
PyPIneo4j5.28.4пряма
PyPIomegaconf2.3.0пряма
PyPIpython-toon0.1.3пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIstarlette1.3.1пряма
PyPIuvicorn0.34.3пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIcertifi2025.4.26непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.11.0непряма
PyPIcryptography48.0.1непряма
PyPIdocutils0.22.2непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx-sse0.4.0непряма
PyPIid1.5.0непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.0.1непряма
PyPIjaraco-functools4.3.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkeyring25.6.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImore-itertools10.8.0непряма
PyPInh30.3.2непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpdbe-mcp-server1.1.5непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpycparser2.23непряма
PyPIpydantic2.11.5непряма
PyPIpydantic-core2.33.2непряма
PyPIpydantic-settings2.9.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpyright1.1.401непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrich14.2.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.5.1непряма
PyPIruff0.11.12непряма
PyPIsecretstorage3.4.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsse-starlette2.3.6непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItwine6.2.0непряма
PyPItyping-extensions4.14.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.1непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pdbe-mcp-server@1.1.6 тягне 38 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 PDBeurope/PDBe-MCP-Servers. Читати поруч →

98modelcontextprotocol/python-sdkThe official Python SDK for Model Context Protocol servers and clientsВинятковий100deepset-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.Винятковий99ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xВинятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Винятковий98intuitem/ciso-assistant-communityCISO Assistant is a one-stop-shop GRC platform for Risk Management, AppSec, Compliance & Audit, TPRM, BIA, Privacy, and Reporting. It supports 200+ global frameworks with automatic control mapping, including ISO 27001, NIST CSF, SOC 2, CIS, PCI DSS, NIS2, DORA, GDPR, HIPAA, CMMC, and more.Винятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. 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.