Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-27 16:53 UTC

langchain-ai / langchain-mcp-adapters

LangChain 🔌 MCP

PythonMIT★ 3 643 зірки⑂ 482 форкиз лют. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипMCP-серверБібліотекаяк це визначено
#langchain#langgraph#mcp#python#tools

langchain-ai/langchain-mcp-adapters має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Community & Adoption (90/100), найнижчий — Sustainability & Governance (73/100). 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

LangChainОрганізація
21 961 підписник258 публічних репозиторіївз бер. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIlangchain-mcp-adapters0.3.27 948 3873221 день тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

86Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
18.7/36Ритм комітів — 27/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 118 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year118
human_commit_share0,36
days_since_last_push0
active_weeks_last_year27

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 30 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 21 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~31 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count30
latest_release_taglangchain-mcp-adapters==0.3.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release21
mean_days_between_releases31

Спільнота та впровадження

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

90Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
57.8/60Зірки — 3 643 зірок
22.4/25Форки — 482 форків
7.1/15Спостерігачі — 20 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks482
stars3 643
watchers20
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 (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс 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_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 7 948 387 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageslangchain-mcp-adapters
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads7 948 387
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?

73Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 30% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 28 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled28
top_contributor_share0,304

Реактивність на issue та PR

64Помірний
Як обчислюється оцінка
34.2/42Вирішення issue — закрито 82% issue
21.3/30Прийняття PR — злито 190/267 вирішених PR
5.2/13Newcomer PR acceptance — злито 2/5 PR від новачків за 30 дн.
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/10 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs190
open_issues50
closed_issues221
prs_merged_7d1
prs_decided_7d3
prs_merged_30d3
prs_decided_30d7
issue_closed_ratio0,815
closed_unmerged_prs77
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d5

Власність та опіка

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 21 961 підписників у langchain-ai
20/25Послужний список — 258 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers21 961
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginlangchain-ai
public_repos258
account_age_days1 274

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 21 дн. тому
20/20Історія версій — 32 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslangchain-mcp-adapters
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish21

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

80Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 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_configні

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/mcp
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicslangchain, langgraph, mcp, python, tools
has_wikiтак
homepagehttps://docs.langchain.com/oss/python/langchain/mcp
docs_sitehttps://docs.langchain.com/oss/python/langchain/mcp
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

75Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

69Добрий
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 — 29 out of 29 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 2/10 approved changesets -- score normalized to 2
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 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,9

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_packages48
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:langchain-mcp-adapters@0.3.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 48 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.

81Відмінний · 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://docs.langchain.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 35 з 36 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.langchain.com/llms.txt
legible_history_share0,972
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — langchain_mcp_adapters/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
8/10Підтверджена практика роботи з агентами — 4 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 62 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configslangchain_mcp_adapters/py.typed
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,62

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (langchain_mcp_adapters/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/28 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes46 967
source_files_sampled28
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 — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

3 643зірок GitHub
28контриб'юторів
118комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
30релізів
2бас-фактор
50відкритих 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 ★ / 482 ⇿
0Зірки
482Форки
30Релізи

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.

010020030040050048272025-022025-112026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 6.9 / 10
6.9сукупно

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 · 2026-08-27 16:53 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests29 out of 29 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 2/10 approved changesets -- score normalized to 2
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 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
10SASTSAST tool is run on all commits
9Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIlangchain-core>=1.3.3,<2.0.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.24.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.14.0pyproject.toml
Усі залежності 97

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 93 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIlangchain-core1.4.9пряма
PyPImcp1.28.1пряма
PyPItyping-extensions4.13.2пряма
PyPItyping-extensions4.16.0пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.11.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIast-serialize0.6.0непряма
PyPIattrs25.3.0непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0непряма
PyPIcertifi2025.4.26непряма
PyPIcertifi2025.8.3непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.3непряма
PyPIclick8.3.0непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIdirty-equals0.11непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx-sse0.4.0непряма
PyPIhttpx-sse0.4.1непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIjsonpatch1.33непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.25.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIlangchain1.3.13непряма
PyPIlangchain-mcp-adapters0.3.2непряма
PyPIlangchain-protocol0.0.18непряма
PyPIlanggraph1.2.9непряма
PyPIlanggraph-checkpoint4.1.1непряма
PyPIlanggraph-prebuilt1.1.0непряма
PyPIlanggraph-sdk0.4.2непряма
PyPIlangsmith0.8.18непряма
PyPIlibrt0.13.0непряма
PyPImcp-simple-streamablehttp-stateless0.1.0непряма
PyPImypy2.3.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPIorjson3.11.6непряма
PyPIormsgpack1.12.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.11.4непряма
PyPIpydantic2.11.9непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.33.2непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydantic-settings2.10.1непряма
PyPIpydantic-settings2.9.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpyright1.1.400непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-socket0.8.0непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-multipart0.0.31непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrpds-py0.27.1непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.11.8непряма
PyPIruff0.16.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsse-starlette2.3.4непряма
PyPIsse-starlette3.0.2непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItenacity9.1.2непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItypes-setuptools83.0.0.20260724непряма
PyPItyping-inspection0.4.1непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuuid-utils0.14.0непряма
PyPIuvicorn0.37.0непряма
PyPIuvicorn0.51.0непряма
PyPIwebsockets15.0.1непряма
PyPIxxhash3.6.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:langchain-mcp-adapters@0.3.2 тягне 48 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 langchain-ai/langchain-mcp-adapters. 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.Винятковий99langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий98bytedance/deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.Винятковий98langchain-ai/langchainjsThe agent engineering platformВинятковий100deepset-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.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.