grahamrowe82/mcp-quality-index

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license: cc-by-4.0
task_categories:
- text-classification
- feature-extraction
tags:
- mcp
- model-context-protocol
- open-source
- quality-scores
- developer-tools
- ai-ecosystem
pretty_name: MCP Quality Index
size_categories:
- 10K<n<100K
source_datasets:
- original
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# MCP Quality Index

Daily-updated quality scores for 12,000+ MCP (Model Context Protocol) server repositories.

## Dataset description

Every MCP registry today is a flat catalog. None of them tell you whether a server is maintained, adopted, or safe to depend on. This dataset scores every MCP-domain repository on GitHub across four dimensions: maintenance, adoption, maturity, and community.

## Files

| File | Records | Description |
|---|---|---|
| `mcp-scores.json` | 12,653 | Quality scores with component breakdown and risk flags |
| `mcp-repos.json` | 12,512 | All active MCP repos with GitHub + package metrics |
| `projects.json` | 441 | Tracked AI projects with traction scores and velocity |

## Scoring model

Each repo receives a composite quality score (0-100) from four equally-weighted components:

- **Maintenance** (0-25): commit activity + push recency
- **Adoption** (0-25): stars + downloads + reverse dependents
- **Maturity** (0-25): license + published package + repo age
- **Community** (0-25): forks + fork-to-star ratio

Scores map to tiers: **Verified** (70+), **Established** (50-69), **Emerging** (30-49), **Experimental** (<30).

Full methodology: [METHODOLOGY.md](https://github.com/grahamrowe82/mcp-quality-index/blob/main/METHODOLOGY.md)

## Source

Data is produced by [PT-Edge](https://github.com/grahamrowe82/pt-edge), which tracks 166,000+ AI repositories across GitHub, PyPI, npm, Docker Hub, HuggingFace, and Hacker News.

## Update frequency

Daily at approximately 06:00 UTC.

## Citation

```bibtex
@misc{mcp-quality-index-2026,
title={MCP Quality Index},
author={PT-Edge},
year={2026},
url={https://github.com/grahamrowe82/mcp-quality-index}
}
```

许可证：CC BY 4.0
任务类别：
- 文本分类
- 特征提取
标签：
- mcp
- 模型上下文协议（Model Context Protocol）
- 开源
- 质量评分
- 开发者工具
- AI生态系统
展示名称：MCP质量指数
规模区间：10000 < 条目数 < 100000
源数据集：
- 原创数据集
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# MCP质量指数

本数据集提供12000余个模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）服务器仓库的每日更新质量评分。

## 数据集描述
当前所有MCP注册平台均为扁平化目录，均无法告知用户某一服务器是否处于维护状态、是否被广泛采用，或可供安全依赖。本数据集针对GitHub上所有属于MCP领域的仓库，从维护性、采用度、成熟度与社区活跃度四个维度进行评分。

## 文件列表
| 文件名称 | 条目数 | 描述 |
|---|---|---|
| `mcp-scores.json` | 12653 | 包含分项评分与风险标记的质量评分文件 |
| `mcp-repos.json` | 12512 | 收录所有活跃MCP仓库，附带GitHub与包管理指标 |
| `projects.json` | 441 | 收录受追踪的AI项目，附带吸引力评分与发展速度指标 |

## 评分模型
每个仓库将获得由四个权重均等的分项构成的综合质量评分（分值区间0-100）：
- **维护性**（0-25分）：提交活跃度与推送时效性
- **采用度**（0-25分）：星标数、下载量与反向依赖项数量
- **成熟度**（0-25分）：许可证类型、已发布包状态与仓库存续时长
- **社区活跃度**（0-25分）：复刻数量与复刻-星标比率

评分将对应以下等级划分：**已验证**（70分及以上）、**成熟稳定**（50-69分）、**崭露头角**（30-49分）与**实验性**（低于30分）。
完整方法论文档详见：[METHODOLOGY.md](https://github.com/grahamrowe82/mcp-quality-index/blob/main/METHODOLOGY.md)

## 数据来源
本数据集由[PT-Edge](https://github.com/grahamrowe82/pt-edge)项目生成，该项目追踪了GitHub、PyPI、npm、Docker Hub、HuggingFace与Hacker News平台上共计166000余个AI仓库。

## 更新频率
每日约协调世界时（UTC）06:00更新。

## 引用格式
bibtex
@misc{mcp-quality-index-2026,
title={MCP Quality Index},
author={PT-Edge},
year={2026},
url={https://github.com/grahamrowe82/mcp-quality-index}
}