Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-12 20:12 UTC

musharna / data-aggregator-mcp

Unified research-data acquisition MCP — search & fetch datasets across Zenodo, DataCite, NCBI omics (GEO/SRA/BioProject), and literature (PubMed/OpenAIRE) behind one normalized model.

PythonMIT★ 4 зірки⑂ 0 форківз трав. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаMCP-серверБібліотекаяк це визначено
#bioinformatics#datacite#datasets#mcp#model-context-protocol#ncbi#pubmed#python#research-data#zenodo#data-discovery#mcp-server#open-science

musharna/data-aggregator-mcp має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Sustainability & Governance (51/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
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»).

86
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 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Jaret ArnoldОсобистий обліковий запис
5 підписників42 публічні репозиторіїз груд. 2021 р.Virginia Tech

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIdata-aggregator-mcp0.70.017 008790 днів томуbioinformaticsdatacitedatasetsgeomcpmodel-context-protocolncbiresearch-datasrazenodo

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

84Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

74Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
10.4/36Ритм комітів — 15/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 123 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 123
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year15

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 80 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count80
latest_release_tagv0.71.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases0,7
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?

53Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

8Критичний
Як обчислюється оцінка
7.7/60Зірки — 4 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars4
watchers0
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 (MIT)
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_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
56.4/80Щомісячні завантаження — 17 008 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdata-aggregator-mcp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads17 008
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?

51Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

13Критичний
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
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/42Вирішення issue — закрито 60% issue
29.1/30Прийняття PR — злито 268/276 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs268
open_issues2
closed_issues3
prs_merged_7d33
prs_decided_7d34
prs_merged_30d58
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,6
closed_unmerged_prs8
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

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
5.6/25Охоплення власника — 5 підписників у musharna
21.5/25Послужний список — 42 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers5
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmusharna
public_repos42
account_age_days1 758
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 79 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdata-aggregator-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

100Винятковий
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
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://musharna.github.io/projects/MCPServers/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 13 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsbioinformatics, datacite, datasets, mcp, model-context-protocol, ncbi, pubmed, python, research-data, zenodo, data-discovery, mcp-server, open-science
has_wikiні
homepagehttps://musharna.github.io/projects/MCPServers/
docs_sitehttps://musharna.github.io/projects/MCPServers/
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 — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 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 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 1 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
2/5Security-Policy — security policy file 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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7
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
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_packages94
unassessed_packages0
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 94 резолвлених залежностей із OSV. 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.

73Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 97 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,98
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3 551

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
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 — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 1 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_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.5/55Керовані розміри файлів — 3/313 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes96 990
source_files_sampled313
oversized_source_files3

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

4зірок GitHub
1контриб'юторів
1 123комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
80релізів
1бас-фактор
2відкритих issue
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:data-aggregator-mcp@0.70.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

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 · 2026-10-12 20:12 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
10CI-Tests8 out of 8 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 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 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
4Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImcp>=2,<3pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.6pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7pyproject.toml
Усі залежності 94

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 90 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdefusedxml0.7.1пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPImcp2.2.0пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIast-serialize0.5.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIcachetools7.2.0непряма
PyPIcattrs26.2.1непряма
PyPIcertifi2026.5.20непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIclick8.4.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.12.0непряма
PyPIcoverage7.14.1непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIdata-aggregator-mcp0.71.0непряма
PyPIduckdb1.5.3непряма
PyPIenum-tools0.12.0непряма
PyPIfrozendict2.4.7непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.9.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhtml5rdf1.2.1непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpcore22.13.0непряма
PyPIhttpx22.13.0непряма
PyPIhttpx2-jsfetch1.0непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinquirerpy0.3.4непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIlibrt0.11.0непряма
PyPIlxml6.1.3непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImcp-types2.2.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImultidict6.9.1непряма
PyPImypy2.1.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPIopentelemetry-api1.44.0непряма
PyPIowlrl7.6.2непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpfzy0.3.4непряма
PyPIplatformdirs4.12.3непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprettytable3.18.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.15.1непряма
PyPIpyld3.3.0непряма
PyPIpyparsing3.3.3непряма
PyPIpyshacl0.40.1непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-httpx0.36.2непряма
PyPIpython-multipart0.0.31непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIrdflib7.6.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequests-cache1.3.3непряма
PyPIrich13.9.4непряма
PyPIrich-click1.9.9непряма
PyPIroc-validator0.12.1непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.14непряма
PyPIsse-starlette3.4.4непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItruststore0.10.4непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIurl-normalize3.0.1непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIuvicorn0.48.0непряма
PyPIwcwidth0.9.1непряма
PyPIyarl1.24.2непряма
PyPIzipp4.1.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 94 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

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 musharna/data-aggregator-mcp. Читати поруч →

99open-metadata/OpenMetadataThe Open Context Layer for Data and AI , OpenMetadata is the open platform for building trusted data context and business semantics for humans, AI assistants, and agents.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.Винятковий99awslabs/cli-agent-orchestratorMulti-agent orchestration for AI coding CLIs — Claude Code, Kiro, Codex, and more, coordinated in isolated tmux sessionsВинятковий98modelcontextprotocol/python-sdkThe official Python SDK for Model Context Protocol servers and clientsВинятковий98deepnote/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/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.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.