DeployAngel
概要
作者による説明(英語の原文)
Wait for production to clear each deploy, and read the evidence when a release fails.
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- カテゴリ: 開発者ツール
- 入力が必要なもの:DEPLOYANGEL_API_TOKEN
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
DeployAngel のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く
SettingsDeveloperEdit Config
この設定を貼り付けて保存
{ "mcpServers": { "deployangel": { "command": "uvx", "args": [ "deployangel", "mcp" ], "env": { "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value" } } } }キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Claude を終了してもう一度開く
試してみる
DeployAngel を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が DeployAngel を使っていると言うか、回答に DeployAngel のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ DeployAngel につなげません
DeployAngel はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
代わりにできること
A · DeployAngel につなげるアプリを使う
- DeployAngel のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
- DeployAngel のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
- DeployAngel のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
- DeployAngel のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
- Sentry✓ ChatGPT
- Front-End Checklist✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
DeployAngel のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
ターミナルを開く
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
このコマンドを貼り付けて Enter
claude mcp add deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN=your-value -- uvx deployangel mcpEnter の前に「your-value」を自分のキーに書き換えてください
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Claude Code で /mcp と入力
DeployAngel が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
試してみる
DeployAngel を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が DeployAngel を使っていると言うか、回答に DeployAngel のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
DeployAngel のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
キーを入力
DeployAngel の設定で DEPLOYANGEL_API_TOKEN が空です。自分のキーを入れて保存します
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Cursor の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
DeployAngel を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が DeployAngel を使っていると言うか、回答に DeployAngel のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
DeployAngel のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
キーを入力
DeployAngel の設定で DEPLOYANGEL_API_TOKEN が空です。自分のキーを入れて保存します
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
VS Code の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
DeployAngel を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が DeployAngel を使っていると言うか、回答に DeployAngel のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定
パソコンにインストール
Claude Code
claude mcp add deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN=your-value -- uvx deployangel mcpClaude 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"
}
}
}
}自分で入力する値
DEPLOYANGEL_API_TOKEN秘密 必須 envA "CLI & coding agents" token from your app's Settings in DeployAngel
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
ひと目でわかる
使えるアプリ
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
できること
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月12日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名はドメイン deployangel.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
- ✓ 合格
今もメンテナンスされている
コードの最終更新:6 日前
- ✓ 合格
ライセンスがある
MITを使用
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
話し合い
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
ユーザーレビュー
まだレビューはありません
開発者ツールのほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5782件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5782件のうち76%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5782件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
DeployAngelは安全ですか?
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか?
入力が必要なもの:DEPLOYANGEL_API_TOKEN
パソコンで動きますか、それともクラウドですか?
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
今もメンテナンスされていますか?
GitHubリポジトリの最終更新は6 日前、最新バージョン(0.1.29)がレジストリに届いたのは6 日前です。
どのアプリで使えますか?
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:REA, Netdata, Front-End Checklist
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Netdata
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Front-End Checklist
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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:
DEPLOYANGEL_REVISION(the commit SHA) andDEPLOYANGEL_RELEASE_VERSION, if you set them- Heroku dyno metadata. Enable it with
heroku labs:enable runtime-dyno-metadataandheroku labs:enable runtime-dyno-build-metadata; both take effect on the next deploy - Kamal:
KAMAL_VERSION - Render:
RENDER_GIT_COMMIT - 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=$GIT_SHAin the Dockerfile, with--build-arg GIT_SHA=$(git rev-parse HEAD)) - Railway:
RAILWAY_GIT_COMMIT_SHA, orRAILWAY_DEPLOYMENT_ID - Coolify:
SOURCE_COMMIT. Dokku:GIT_REV - a
REVISIONfile in the app's root - a git checkout: the commit
HEADnames, read from.gitin the app's root or up to 3 directories above it, without runninggit. This covers servers deployed bygit pull, Fabric, or Ansible - ECS, including Fargate: the container's image, from the metadata endpoint ECS provides (one local request at boot)
- 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: setDEPLOYANGEL_REVISIONwhen 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 Doeis 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