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PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

DeployAngel

de DeployAngelversión 0.1.29i★ 0iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registrocom.deployangel/deployangel

Cómo instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Wait for production to clear each deploy, and read the evidence when a release fails.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Herramientas para desarrolladores
  • Debes completar: DEPLOYANGEL_API_TOKEN

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Pasó 3/3 revisiones · Funciona en tu computadora

Primero: ¿qué IA usas?

Elige tu app y los pasos aparecen abajo.

Funciona con Claude, pero hay que preparar algo antes

Necesitas una clave de DeployAngel (regístrate en el sitio del autor; puede tener costo) · Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Regístrate y crea una clave de DeployAngel

    Abre el sitio del autor, crea una cuenta y una clave de API para el siguiente paso. Puede tener costo.

    Abrir el sitio de DeployAngel ↗

  3. Abre el archivo de configuración de la app de Claude de escritorio

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. Pega esta configuración y guarda el archivo

    {
      "mcpServers": {
        "deployangel": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "deployangel",
            "mcp"
          ],
          "env": {
            "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    Pega la clave solo en el campo de la app; nunca en un chat ni se la envíes a nadie

  5. Cierra Claude y vuelve a abrirlo

  6. Pruébalo

    Usa DeployAngel y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Claude dice que está usando DeployAngel o muestra una herramienta de DeployAngel en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

ChatGPT todavía no puede conectar DeployAngel

DeployAngel se instala en tu computadora, pero ChatGPT solo conecta servidores que funcionan en la web

Lo que puedes hacer en su lugar

A · Usa una app que pueda conectar DeployAngel

  • Necesitas una clave de DeployAngel (regístrate en el sitio del autor; puede tener costo) · Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
  • Necesitas una clave de DeployAngel (regístrate en el sitio del autor; puede tener costo) · Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
  • Necesitas una clave de DeployAngel (regístrate en el sitio del autor; puede tener costo) · Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
  • Necesitas una clave de DeployAngel (regístrate en el sitio del autor; puede tener costo) · Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

B · Otros en Herramientas para desarrolladores que funcionan con ChatGPT

Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave

Funciona con Claude Code, pero hay que preparar algo antes

Necesitas una clave de DeployAngel (regístrate en el sitio del autor; puede tener costo) · Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Regístrate y crea una clave de DeployAngel

    Abre el sitio del autor, crea una cuenta y una clave de API para el siguiente paso. Puede tener costo.

    Abrir el sitio de DeployAngel ↗

  3. Abre la Terminal

    Mac: pulsa Command+Espacio y escribe Terminal · Windows: abre PowerShell

  4. Pega este comando y pulsa Enter

    claude mcp add deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN=your-value -- uvx deployangel mcp

    Cambia “your-value” por tu clave antes de pulsar Enter

    Pega la clave solo en el campo de la app; nunca en un chat ni se la envíes a nadie

  5. Escribe /mcp en Claude Code

    Deberías ver DeployAngel en la lista como conectado

  6. Pruébalo

    Usa DeployAngel y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Claude Code dice que está usando DeployAngel o muestra una herramienta de DeployAngel en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Funciona con Cursor, pero hay que preparar algo antes

Necesitas una clave de DeployAngel (regístrate en el sitio del autor; puede tener costo) · Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Regístrate y crea una clave de DeployAngel

    Abre el sitio del autor, crea una cuenta y una clave de API para el siguiente paso. Puede tener costo.

    Abrir el sitio de DeployAngel ↗

  3. Pulsa este botón para abrir Cursor

    Abrir en Cursor

    Cursor te pedirá confirmar; pulsa Install

  4. Escribe tu clave

    En la configuración de DeployAngel, DEPLOYANGEL_API_TOKEN está vacío; añade tu clave y guarda

    Pega la clave solo en el campo de la app; nunca en un chat ni se la envíes a nadie

  5. Abre el chat de IA de Cursor en modo Agent

  6. Pruébalo

    Usa DeployAngel y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Cursor dice que está usando DeployAngel o muestra una herramienta de DeployAngel en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Cursor el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Funciona con VS Code, pero hay que preparar algo antes

Necesitas una clave de DeployAngel (regístrate en el sitio del autor; puede tener costo) · Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Regístrate y crea una clave de DeployAngel

    Abre el sitio del autor, crea una cuenta y una clave de API para el siguiente paso. Puede tener costo.

    Abrir el sitio de DeployAngel ↗

  3. Pulsa este botón para abrir VS Code

    Abrir en VS Code

    VS Code te pedirá confirmar; pulsa Install

  4. Escribe tu clave

    En la configuración de DeployAngel, DEPLOYANGEL_API_TOKEN está vacío; añade tu clave y guarda

    Pega la clave solo en el campo de la app; nunca en un chat ni se la envíes a nadie

  5. Abre el chat de IA de VS Code en modo Agent

  6. Pruébalo

    Usa DeployAngel y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si VS Code dice que está usando DeployAngel o muestra una herramienta de DeployAngel en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de VS Code el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps

Ver todas las apps que usan MCP →

La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo

¿Te atascaste? Pregunta a quien usa DeployAngel💬 Conversación →
Para desarrolladores: comandos de Terminal y configuración JSON

Instalado en tu computadora

Claude Code

claude mcp add deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN=your-value -- uvx deployangel mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "deployangel": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deployangel",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "deployangel": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deployangel",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "deployangel": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deployangel",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Valores que debes completar

  • DEPLOYANGEL_API_TOKEN secreto obligatorio env
    A "CLI & coding agents" token from your app's Settings in DeployAngel

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

De un vistazo

Descargas por semanai
729/sem
Dominio verificado
✓ deployangel.com
Conexión
Se ejecuta en tu computadora
Última versióni
0.1.29
Publicado en el registroi
6 nov 2026
Último cambio de códigoi
6 nov 2026
Creador
DeployAngel
Paquetes
pypi: deployangel
Estado en el registro
Activo

Qué apps pueden usarlo

Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.

Se ejecutan en tu computadora en

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Todas las apps, con ventajas y desventajas →

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 11 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con el dominio deployangel.com (el registro comprueba quién es dueño del dominio)

  • ✓ Superada

    Sigue en mantenimiento

    Último cambio de código: hace 5 días

  • ✓ Superada

    Tiene licencia

    Usa MIT

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Conversación

Pregunta, comparte un consejo o avisa de que no funciona. Ordenado por lo que la gente marcó como útil.

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Lo publicado aquí lo escriben usuarios, no el equipo de PopNx.

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Comparado con otros en Herramientas para desarrolladoresi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5760 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 77% de los otros 5760 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5760 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro DeployAngel?

Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: DEPLOYANGEL_API_TOKEN

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez hace 5 días, y la última versión (0.1.29) llegó al registro hace 5 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: REA, Netdata, Front-End Checklist

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

de morlutoMuy usado↓ 388,7 mil/sem★ 451,3 milActualizado hace 17 días

Se ejecuta en tu computadora

Netdata

Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.

de netdataMuy usado★ 81,4 milActualizado hace 7 días

Se ejecuta en la nube

Front-End Checklist

Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.

de thedaviddiasMuy usado★ 74,7 milActualizado hace 38 días

Se ejecuta en la nube

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

DeployAngel for Python

The DeployAngel agent for Django, FastAPI, Starlette, and Flask, with Celery and RQ jobs. It watches what your app does in production and reports one small aggregated payload per process per minute. DeployAngel uses that to verify every deployment, and to tell you (or your coding agent) when a release is cleared and you can stop watching it.

Install

Requires Python 3.10 or later. The package has no dependencies of its own.

pip install deployangel

Set this in production, for every process (web servers and job workers alike):

DEPLOYANGEL_TOKEN=da_live_...           # an ingestion token with the telemetry scope

On Heroku, the DeployAngel add-on sets it for you.

Django

Supports Django 4.2 or later.

# settings.py

INSTALLED_APPS = [

...

"deployangel.django", ]

That's all. The app puts DeployAngel's middleware at the top of MIDDLEWARE (list it yourself to place it), records requests under WSGI and ASGI, and instruments Celery when it's installed. Reporting is on when DEBUG is off.

FastAPI and Starlette

Supports FastAPI 0.100 and Starlette 0.27 or later.

import deployangel.fastapi

app = FastAPI() deployangel.fastapi.init(app) # deployangel.starlette.init(app) for Starlette

Call it where the app is created, before it serves requests.

Flask

Supports Flask 2.3 or later.

import deployangel.flask

app = Flask(name) deployangel.flask.init_app(app)

Celery

Supports Celery 5.3 or later. In Django it's automatic. Elsewhere, call init where the Celery app is created, so worker processes start the agent:

import deployangel.celery

app = Celery("shop") deployangel.celery.init(app)

RQ

Supports RQ 1.16 or later. Run workers with DeployAngel's worker class:

rq worker -w deployangel.rq.Worker               # or deployangel.rq.SimpleWorker

python manage.py rqworker --worker-class deployangel.rq.Worker # django-rq

RQ runs each job in a forked process that exits as soon as the job ends, so the worker records each job after it finishes, from what RQ saved in Redis. That includes a failed job's traceback, but not the exception of an attempt RQ retries.

Which release is running

The agent must know which release it's running. It finds it in this order:

  1. DEPLOYANGEL_REVISION (the commit SHA) and DEPLOYANGEL_RELEASE_VERSION, if you set them
  2. Heroku dyno metadata. Enable it with heroku labs:enable runtime-dyno-metadata and heroku labs:enable runtime-dyno-build-metadata; both take effect on the next deploy
  3. Kamal: KAMAL_VERSION
  4. Render: RENDER_GIT_COMMIT
  5. Fly.io: the deploy's image tag, from FLY_IMAGE_REF. Fly.io sets no commit, so pass one in for commit-level change tracking (ENV DEPLOYANGEL_REVISION=$GIT_SHA in the Dockerfile, with --build-arg GIT_SHA=$(git rev-parse HEAD))
  6. Railway: RAILWAY_GIT_COMMIT_SHA, or RAILWAY_DEPLOYMENT_ID
  7. Coolify: SOURCE_COMMIT. Dokku: GIT_REV
  8. a REVISION file in the app's root
  9. a git checkout: the commit HEAD names, read from .git in the app's root or up to 3 directories above it, without running git. This covers servers deployed by git pull, Fabric, or Ansible
  10. ECS, including Fargate: the container's image, from the metadata endpoint ECS provides (one local request at boot)
  11. a code fingerprint: code: and the first 12 characters of the hash of the file digests the agent already sends (below), with no commit. The same code gives the same fingerprint, so a redeploy of unchanged code isn't a new release. It's computed in the background when the reporter starts, not at boot, and needs file digests on. Without a commit DeployAngel still shows which files changed in a release, but not its commits and pull requests, so the agent logs a warning: set DEPLOYANGEL_REVISION when you can

For other Docker deploys, bake the commit into the image: deployangel install docker adds ARG GIT_SHA and ENV DEPLOYANGEL_REVISION=$GIT_SHA to the end of your Dockerfile, where it doesn't invalidate cached layers, and you build with --build-arg GIT_SHA=$(git rev-parse HEAD). On DigitalOcean App Platform, set DEPLOYANGEL_REVISION: ${_self.COMMIT_HASH} in the app spec.

What it sends

  • HTTP request counts, 4xx/5xx counts by status code, unhandled exceptions, and a latency histogram, both per app and per route.
  • Routes are recorded as the pattern the framework matched (GET /users/ /, GET /items/{item_id}), never the raw path. At most 100 routes are sent per payload; the rest are folded into __other__.
  • Background jobs: attempts, failed attempts, discarded jobs, duration, and queue latency, per task. For queue latency, Celery task messages carry one extra header, deployangel_published_at, the time they were sent.
  • Tasks still running at the end of each minute, and how long the oldest of each has been running, so a task that hangs is noticed.
  • Release identity, runtime versions, and a per-process instance ID.
  • Exceptions: a stable fingerprint, the exception class, the first line of the message, and application frames only (file paths and function names), or the first library frames (package paths) when none is the app's. In the message, numbers, IDs, emails, UUIDs, long hex strings, quoted values, and the request's host are replaced with placeholders. Other words are kept: Payment failed for Jane Doe is sent as it is. If your app's messages might hold personal or health data, turn messages off.
  • Once per process: the route table (with each view's module and file), task names and files, recurring schedules declared for Celery Beat (in settings or in django-celery-beat's tables), critical flows, and file digests (relative paths and hashes, never file contents) so DeployAngel can tell which routes changed in a release. Disable digests with DEPLOYANGEL_FILE_DIGESTS=false.

It does not send request bodies, parameters, headers, cookies, SQL, logs, or user data.

Data and pricing

  • Everything goes to DeployAngel's hosted service, which runs on DigitalOcean in the United States. There's no self-hosted version, and no choice of region.
  • Telemetry is kept for 21 days, and release history for 7, 30, or 90 days depending on the plan. The privacy policy has the details and the services DeployAngel uses.
  • DeployAngel is free during the beta, with notice before paid plans start. See pricing.

Safety

  • Nothing runs on the network during a request or job. Recording only updates in-memory counters.
  • Payloads are sent from a background thread, once a minute, with short timeouts.
  • When DeployAngel is unreachable, the buffer is bounded (60 payloads, an hour, kept as gzipped JSON) and the oldest are dropped. Your app is never blocked or failed.
  • Safe across forks (Gunicorn, Celery's prefork pool, uWSGI), and the minute in progress is flushed at shutdown. Under uWSGI, enable threads (enable-threads = true).

python bench/overhead.py measures this. On an Apple M-series laptop with Python 3.14, recording a request adds about 1.7 µs, and with every route, job, checkpoint, and exception list at its cap the agent holds under 1 MB (0.73 MB at peak), including an hour (60) of unsent minutes.

Configuration

Environment variables are enough for most apps. In Django, settings go in a DEPLOYANGEL dict; elsewhere, call deployangel.configure before init:

# settings.py

DEPLOYANGEL = { "environments": ["production", "staging"], # default: production only }

or anywhere else

deployangel.configure(environments=["production", "staging"])

The agent reports in the environments listed. Python frameworks don't name an environment, so it's DEPLOYANGEL_ENVIRONMENT if set, otherwise development when the framework's debug mode is on and production when it's off. DEPLOYANGEL_ENABLED=true|false forces reporting on or off anywhere. DEPLOYANGEL_URL overrides the API endpoint (default https://api.deployangel.com).

File paths are relative to the app's root, the working directory by default (on Heroku and in most containers, the repository's root). Set DEPLOYANGEL_ROOT if your processes start somewhere else.

Critical flows (for example sign-up or password reset) are always listed in clearance reports:

DEPLOYANGEL = {

"critical_flows": {"password_reset": ["POST /password-reset/", "job:accounts.tasks.send_reset_email"]}, }

Health checks aren't recorded: load balancers and uptime monitors call them all the time and they always answer fast, so they would make your app look busier and healthier than its real pages. The agent recognizes django-health-check, django-alive, and django-watchman wherever they're mounted, and any route at a conventional path (/up, /health, /healthz, /healthcheck, /health_check, /livez, /readyz, /statusz, /ping, /ht, /alive). If yours is somewhere else, list it the way the dashboard shows it. HEAD requests to it are left out too:

DEPLOYANGEL = {"ignored_routes": ["GET /status/"]}
Exception messages

To send exceptions without any message, only their class, fingerprint, and stack frames:

DEPLOYANGEL = {"exception_messages": False}   # or DEPLOYANGEL_EXCEPTION_MESSAGES=false

Grouping, new-exception detection, and verdicts work the same, since the fingerprint never uses the message. You lose the message text in the dashboard, notifications, and AI investigation.

Handled exceptions

Exceptions your code catches aren't seen. To report one for context (handled exceptions never fail a release):

try:

sync_inventory() except UpstreamError as error: deployangel.notify(error)

Recurring jobs

DeployAngel expects declared recurring tasks on schedule. It reads Celery Beat's beat_schedule (crontabs, and intervals, which repeat from when Beat starts) in the zone Celery uses, and, when django_celery_beat is installed, its enabled periodic tasks. Solar schedules aren't read, and neither are RQ's schedulers, whose jobs live only in Redis. DeployAngel also learns recurring jobs from their history.

Cron, Heroku Scheduler, and django-crontab

Work that something outside the app starts on a schedule, such as cron, Heroku Scheduler, or a Kubernetes CronJob, is invisible to Celery Beat. Declare it by the name it runs under, with a cron line or words like "every day at 4am", in the server's time zone unless you add one ("0 3 * * * America/New_York"):

DEPLOYANGEL = {

"recurring_jobs": { "shop.tasks.send_receipts": "0 3 * * *", # a Celery or RQ task "manage.py send_invoices": "every day at 4am", # python manage.py send_invoices "nightly import": "30 2 * * *", # deployangel.task("nightly import") }, }

  • A task is recorded wherever it runs.
  • A Django management command named "manage.py " is recorded with no code change.
  • Any other code is recorded when you wrap it. Exceptions are recorded and re-raised:
  with deployangel.task("nightly import"):

run_import()

@deployangel.task("nightly import") def run_import(): ...

django-crontab's CRONJOBS setting is read automatically when django_crontab is installed: each job is expected on its schedule in the server's zone, and its runs are recorded with no change to the job (a job that calls call_command is recorded as manage.py ).

Checkpoints

Errors and latency don't catch work that silently stops happening. Count the business events that matte

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo