Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-22 06:26 UTC

shigechika / jquants-mcp

MCP server for Japanese stock market data via J-Quants API — tools for price history, financials, screeners, and candlestick charts

PythonMIT★ 3 зірки⑂ 2 форкиз лют. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаMCP-серверБібліотекаяк це визначено
#claude#fastmcp#japan-stock#jquants#mcp#sqlite#stock-market#jpx

shigechika/jquants-mcp має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (86/100), найнижчий — Community & Adoption (45/100). Останнє оновлення було 9 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
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»).

80
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 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

AIKAWA ShigechikaОсобистий обліковий запис
20 підписників61 публічний репозиторійз квіт. 2010 р.Nihon University

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIjquants-mcp1.4.15171079 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

86Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

76Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 9 дн. тому
19.4/36Ритм комітів — 28/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 646 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year646
human_commit_share0,91
days_since_last_push9
active_weeks_last_year28

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 9 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv1.4.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases7
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?

45Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

5Критичний
Як обчислюється оцінка
4.9/60Зірки — 3 зірок
0/25Форки — 2 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2
stars3
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_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
36.2/80Щомісячні завантаження — 517 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesjquants-mcp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads517
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?

58Помірний · 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

79Добрий
Як обчислюється оцінка
39.7/42Вирішення issue — закрито 94% issue
29.3/30Прийняття PR — злито 479/490 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_prs479
open_issues8
closed_issues138
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d8
prs_decided_30d8
issue_closed_ratio0,945
closed_unmerged_prs11
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

56Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
9.5/25Охоплення власника — 20 підписників у shigechika
25/25Послужний список — 61 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~16 р.
Використані вхідні дані
followers20
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginshigechika
public_repos61
account_age_days6 047
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 9 дн. тому
20/20Історія версій — 107 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesjquants-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish9

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 11 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — ruff.toml
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://shigechika.github.io/jquants-mcp/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsclaude, fastmcp, japan-stock, jquants, mcp, sqlite, stock-market, jpx
has_wikiні
homepagehttps://shigechika.github.io/jquants-mcp/
docs_sitehttps://shigechika.github.io/jquants-mcp/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

63Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

54Помірний
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 — 30 out of 30 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 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 22 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,4
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_packages31
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:jquants-mcp@1.4.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 31 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.

63Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 91 з 91 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes16 410

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — ruff.toml
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 45 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 9 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,45
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,09

Читабельність коду для моделей

52Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
51.9/55Керовані розміри файлів — 6/105 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes172 824
source_files_sampled105
oversized_source_files6

Машиночитні інтерфейси

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
0/40Придатні до запуску приклади
Використані вхідні дані
example_dirs—
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

3зірок GitHub
1контриб'юторів
646комітів за останні 12 місяців
9днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
8відкритих 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 ★ / 2 ⇿
0Зірки
2Форки
31Релізи

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.

111222212026-062026-082026-10
Мажорні 1Мінорні 15Патчі 15
OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4сукупно

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 · 2026-10-22 06:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 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 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 22 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
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImcp>=2.1,<3pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.25.0pyproject.toml
PyPIcryptography>=41.0.0pyproject.toml
PyPItomli>=2.0.0pyproject.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
PyPIcryptography50.0.0пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPImcp2.3.0пряма
PyPItomli2.4.0пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0непряма
PyPIbackrefs7.0непряма
PyPIcertifi2026.1.4непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.6непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgoogle-api-core2.30.0непряма
PyPIgoogle-auth2.49.1непряма
PyPIgoogle-cloud-core2.5.0непряма
PyPIgoogle-cloud-firestore2.26.0непряма
PyPIgoogle-cloud-storage3.10.0непряма
PyPIgoogle-crc32c1.8.0непряма
PyPIgoogle-resumable-media2.8.0непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.73.0непряма
PyPIgrpcio1.80.0непряма
PyPIgrpcio-status1.80.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpcore22.13.1непряма
PyPIhttpx22.13.1непряма
PyPIhttpx2-jsfetch1.0непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjquants-api-client2.4.0непряма
PyPIjquants-mcp1.3.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImcp-stdio0.42.0непряма
PyPImcp-types2.3.0непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocs-static-i18n1.3.1непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPInumpy2.5.2непряма
PyPIopentelemetry-api1.45.1непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIplatformdirs4.9.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIproto-plus1.27.1непряма
PyPIprotobuf6.33.6непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.12.5непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.15.0непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-asyncio1.3.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-multipart0.0.31непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIrespx0.22.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsse-starlette3.2.0непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItenacity8.5.0непряма
PyPItruststore0.10.4непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIuvicorn0.41.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:jquants-mcp@1.4.1 тягне 31 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 shigechika/jquants-mcp. 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.Винятковий96PrefectHQ/fastmcp🚀 The fast, Pythonic way to build MCP servers and clients.Винятковий96hashgraph-online/hol-guardOpen-source antivirus for AI agents: block risky tools, secret access, prompt injection, malicious packages, MCP servers, plugins, and skills at runtime.Винятковий95MemTensor/MemOSSelf-evolving memory OS for LLM & AI Agents: ultra-persistent memory, hybrid-retrieval, and cross-task skill reuse, with 35.24% token savings and DeepSeek Harness support.Винятковий94tirth8205/code-review-graphLocal-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.Винятковий94zereight/gitlab-mcpMCP server for GitLab: 100+ tools for projects, MRs, issues, pipelines, wikis and more via the GitLab REST/GraphQL APIВинятковий

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.