Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 00:43 UTC

datalayer / jupyter-mcp-server

🪐 🔧 Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter.

Python · Jupyter NotebookBSD-3-Clause★ 1 276 зірок⑂ 195 форківз лют. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаMCP-серверБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#jupyter#mcp-server#ai#mcp#tools

datalayer/jupyter-mcp-server має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (58/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

94
загалом / 100
Винятковий

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»).

94
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 81 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

DatalayerОрганізація
126 підписників45 публічних репозиторіївз лип. 2013 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIjupyter_mcp_server2.1.1290 957830 днів томуjupyter

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
24.9/36Ритм комітів — 36/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 269 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year269
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year36

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 56 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count56
latest_release_tagv2.1.12
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,6
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?

80Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

75Добрий
Як обчислюється оцінка
50.4/60Зірки — 1 276 зірок
19.1/25Форки — 195 форків
5.8/15Спостерігачі — 12 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks195
stars1 276
watchers12
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges15
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
66.1/80Щомісячні завантаження — 90 957 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesjupyter_mcp_server
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads90 957
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?

75Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 39% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 43 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled43
top_contributor_share0,393

Реактивність на issue та PR

76Добрий
Як обчислюється оцінка
34.3/42Вирішення issue — закрито 82% issue
26.6/30Прийняття PR — злито 241/272 вирішених PR
12.3/13Newcomer PR acceptance — злито 18/19 PR від новачків за 30 дн.
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/29 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs241
open_issues30
closed_issues133
prs_merged_7d14
prs_decided_7d14
prs_merged_30d55
prs_decided_30d57
issue_closed_ratio0,816
closed_unmerged_prs31
first_time_authors_30d9
first_time_prs_merged_30d18
first_time_prs_decided_30d19

Власність та опіка

69Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
15.1/25Охоплення власника — 126 підписників у datalayer
24.1/25Послужний список — 45 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers126
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logindatalayer
public_repos45
account_age_days4 805

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 — 83 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesjupyter_mcp_server
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 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 — 16 out of 16 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://jupyter-mcp-server.datalayer.tech
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsjupyter, mcp-server, ai, mcp, tools
has_wikiтак
homepagehttps://jupyter-mcp-server.datalayer.tech
docs_sitehttps://jupyter-mcp-server.datalayer.tech
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

58Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 16 out of 16 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
1.5/7.5Code-Review — Found 8/29 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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 10 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 — немає даних
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,7
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
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages4
unassessed_packages39
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 4 резолвлених залежностей із OSV. 39 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

74Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, extensions/prompt-templates/general/AGENT.md, extensions/prompt-templates/notebook-review/AGENT.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 95 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, extensions/prompt-templates/general/AGENT.md, extensions/prompt-templates/notebook-review/AGENT.md
agent_instruction_max_bytes9 221

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

79Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile, examples/cli/Makefile, extensions/sandboxes/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 17 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 1 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_filesMakefile, docs/Makefile, examples/cli/Makefile, extensions/sandboxes/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.4/55Керовані розміри файлів — 2/190 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes89 621
source_files_sampled190
oversized_source_files2

Машиночитні інтерфейси

60Помірний
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

1 276зірок GitHub
43контриб'юторів
269комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
56релізів
2бас-фактор
30відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:jupyter_mcp_server@2.1.12; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 195 ⇿
0Зірки
195Форки
51Релізи

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.

04080120160200191212025-032025-122026-09
Мажорні 2Мінорні 12Патчі 37

Кожна точка охоплює 2 днів.

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 · 2026-09-10 00:43 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 8/29 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 15
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcode-sandboxes>=1.1.2pyproject.toml
PyPIdatalayer-reactor—pyproject.toml
PyPIjupyter-nbmodel-client>=1.5.1pyproject.toml
PyPIjupyter-server-nbmodel>=0.2.8pyproject.toml
PyPIjupyter-server-client>=0.1.1pyproject.toml
PyPIjupyter_server>=2.10,<3pyproject.toml
PyPIjupyter-collaboration>=5pyproject.toml
PyPImcp>=2,<3pyproject.toml
PyPIpycrdt>=0.14.3pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPIuvicorn—pyproject.toml
PyPItyper—pyproject.toml
PyPIfastapi—pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api>=1.24.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk>=1.24.0pyproject.toml
Усі залежності 43

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 33 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcode-sandboxes—пряма
PyPIjupyter-collaboration—пряма
PyPIjupyter-nbmodel-client—пряма
PyPIjupyter-server—пряма
PyPIjupyter-server-client—пряма
PyPIjupyter-server-nbmodel—пряма
PyPImcp—пряма
PyPIopentelemetry-api—пряма
PyPIopentelemetry-sdk—пряма
PyPIpycrdt—пряма
npm@datalayer/icons-react^1.0.0непряма
npm@datalayer/primer-addons^1.0.12непряма
npm@docusaurus/core^3.5.2непряма
npm@docusaurus/preset-classic^3.5.2непряма
npm@docusaurus/theme-live-codeblock^3.5.2непряма
npm@docusaurus/theme-mermaid^3.5.2непряма
npm@mdx-js/react^3.0.1непряма
npm@primer/react-brand^0.58.0непряма
npmclsx^2.1.1непряма
npmdocusaurus-lunr-search^3.5.0непряма
npmmcp-parser0.4.1непряма
npmreact18.3.1непряма
npmreact-calendly^4.1.0непряма
npmreact-dom18.3.1непряма
npmreact-modal-image^2.6.0непряма
npmsourcey3.6.5непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIfastmcp-slim—непряма
PyPIhatchling—непряма
PyPIipykernel—непряма
PyPIjupyter-mcp-server—непряма
PyPIjupyter-mcp-tools—непряма
PyPIjupyterlab—непряма
PyPImdformat—непряма
PyPImdformat-gfm—непряма
PyPImypy—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpydantic-ai—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-asyncio—непряма
PyPIpytest-timeout—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPItwine—непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 4 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 39 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

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 datalayer/jupyter-mcp-server. Читати поруч →

99IBM/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.Винятковий98modelcontextprotocol/csharp-sdkThe official C# SDK for Model Context Protocol servers and clients. Maintained in collaboration with Microsoft.Винятковий98deepnote/deepnoteDeepnote is a drop-in replacement for Jupyter with an AI-first design, sleek UI, new blocks, and native data integrations. Use Python, R, and SQL locally in your favorite IDE, then scale to Deepnote cloud for real-time collaboration, Deepnote agent, and deployable data apps. https://deepnote.com/Винятковий98n8n-io/n8nFair-code workflow automation platform with native AI capabilities. Combine visual building with custom code, self-host or cloud, 400+ integrations.Винятковий98langchain-ai/langchainjsThe agent engineering platformВинятковий96vercel/aiThe AI Toolkit for TypeScript. From the creators of Next.js, the AI SDK is a free open-source library for building AI-powered applications and agents 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.