Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-30 02:24 UTC

amazon-mq / mcp-server-rabbitmq

MCP server for RabbitMQ

PythonApache-2.0★ 42 зірки⑂ 9 форківз лип. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаMCP-серверБібліотекаяк це визначено
#genai#llm#mcp#rabbitmq

amazon-mq/mcp-server-rabbitmq має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (79/100), найнижчий — AI Readiness (55/100). Останнє оновлення було 10 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

81
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»).

81
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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

amazon-mqОрганізація
28 підписників11 публічних репозиторіївз трав. 2022 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIamq-mcp-server-rabbitmq4.0.0382663 дні томуautomationllmmcprabbitmq

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

74Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 10 дн. тому
6.2/36Ритм комітів — 9/52 тижнів із комітами
16.8/18Обсяг комітів — 74 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 14 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year74
human_commit_share0,671
days_since_last_push10
active_weeks_last_year9

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 6 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 63 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~58,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count6
latest_release_tagv3.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release63
mean_days_between_releases58,3
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?

57Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
26.2/60Зірки — 42 зірок
7.5/25Форки — 9 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks9
stars42
watchers2
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_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
34.4/80Щомісячні завантаження — 382 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesamq-mcp-server-rabbitmq
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads382
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?

67Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 60% комітів
9.5/13.5Широта контриб’юторів — 7 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,604

Реактивність на issue та PR

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
26.8/30Прийняття PR — злито 58/65 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/13 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs58
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs7
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

57Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
10.5/25Охоплення власника — 28 підписників у amazon-mq
16.5/25Послужний список — 11 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers28
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginamazon-mq
public_repos11
account_age_days1 582

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 63 дн. тому
20/20Історія версій — 6 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesamq-mcp-server-rabbitmq
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish63

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

79Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsgenai, llm, mcp, rabbitmq
has_wikiні
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

67Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

59Помірний
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
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 6/13 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 — 14 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
4.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 12 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages73
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:amq-mcp-server-rabbitmq@4.0.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 73 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.

55Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
32.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 32 з 53 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,604
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
5.1/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 79 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 26 з останніх 79 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_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,025
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,329

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/23 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes28 801
source_files_sampled23
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — example
Використані вхідні дані
example_dirsexample
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

42зірок GitHub
7контриб'юторів
74комітів за останні 12 місяців
10днів від останнього пушу
6релізів
1бас-фактор
0відкритих 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 ★ / 9 ⇿
0Зірки
9Форки
4Релізи

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.

02468812025-092026-022026-06
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 4
OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9сукупно

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 · 2026-09-30 02:23 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 6/13 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained14 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
9SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities12 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImcp>=1.23.0pyproject.toml
PyPIpika>=1.3.2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0,<2.14pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.3pyproject.toml
PyPIauthlib>=1.6.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.3pyproject.toml
Усі залежності 72

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 9 прямих і 63 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIauthlib1.6.12пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPIloguru0.7.3пряма
PyPImcp—пряма
PyPImcp1.28.1пряма
PyPIpika1.3.2пряма
PyPIpydantic2.11.10пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIrequests2.33.0пряма
PyPIamq-mcp-server-rabbitmq4.0.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.7.0непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIboto31.40.51непряма
PyPIbotocore1.40.51непряма
PyPIcertifi2024.12.14непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.1непряма
PyPIclick8.4.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIdocstring-parser0.17.0непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx-sse0.4.0непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIjmespath1.0.1непряма
PyPIjsonschema4.25.1непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPIopentelemetry-api1.37.0непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation0.58b0непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-threading0.58b0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.37.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.58b0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpydantic-core2.33.2непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydantic-settings2.9.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpyright1.1.391непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-multipart0.0.31непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIrabbitmq-strands-agent0.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrpds-py0.27.1непряма
PyPIruff0.8.4непряма
PyPIs3transfer0.14.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsse-starlette2.2.1непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPIstrands-agents—непряма
PyPIstrands-agents1.12.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.46.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
PyPIwrapt1.17.3непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:amq-mcp-server-rabbitmq@4.0.0 тягне 73 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 amazon-mq/mcp-server-rabbitmq. Читати поруч →

97langgenius/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.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.Винятковий99ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xВинятковий98googleapis/mcp-toolboxMCP Toolbox for Databases is an open source MCP server for databases.Винятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.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.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.