REA
Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Wait for production to clear each deploy, and read the evidence when a release fails.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer
Zuerst: Welche KI nutzt du?
Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.
Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von DeployAngel (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"deployangel": {
"command": "uvx",
"args": [
"deployangel",
"mcp"
],
"env": {
"DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "your-value"
}
}
}
}Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
Nutze DeployAngel und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude sagt, dass es DeployAngel nutzt, oder ein Werkzeug von DeployAngel in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
ChatGPT kann DeployAngel noch nicht verbinden
DeployAngel läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen
A · Eine App nutzen, die DeployAngel verbinden kann
B · Andere in Entwicklertools, die mit ChatGPT funktionieren
Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden
Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von DeployAngel (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
claude mcp add deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN=your-value -- uvx deployangel mcpErsetze „your-value“ vor dem Enter durch deinen Schlüssel
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
DeployAngel sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Nutze DeployAngel und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude Code sagt, dass es DeployAngel nutzt, oder ein Werkzeug von DeployAngel in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von DeployAngel (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.
In den Einstellungen von DeployAngel ist DEPLOYANGEL_API_TOKEN leer; trag deinen Schlüssel ein und speichere
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
Nutze DeployAngel und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Cursor sagt, dass es DeployAngel nutzt, oder ein Werkzeug von DeployAngel in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von DeployAngel (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
In den Einstellungen von DeployAngel ist DEPLOYANGEL_API_TOKEN leer; trag deinen Schlüssel ein und speichere
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
Nutze DeployAngel und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn VS Code sagt, dass es DeployAngel nutzt, oder ein Werkzeug von DeployAngel in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
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"
}
}
}
}DEPLOYANGEL_API_TOKEN geheim erforderlich envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
pypi: deployangelBasierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.
Laufen auf deinem Computer in
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 12. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde über die Domain deployangel.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
Code zuletzt geändert: vor 6 Tagen
Nutzt MIT
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Fragen, Tipps teilen oder melden, dass etwas nicht geht. Sortiert nach „hilfreich“.
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Noch keine Bewertungen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: DEPLOYANGEL_API_TOKEN
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 6 Tagen geändert, und die neueste Version (0.1.29) kam vor 6 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
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.
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.
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.
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.
Supports Flask 2.3 or later.
import deployangel.flask
app = Flask(name) deployangel.flask.init_app(app)
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)
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.
The agent must know which release it's running. It finds it in this order:
DEPLOYANGEL_REVISION (the commit SHA) and DEPLOYANGEL_RELEASE_VERSION, if you set themheroku labs:enable runtime-dyno-metadata and heroku labs:enable runtime-dyno-build-metadata; both take effect on the next deployKAMAL_VERSIONRENDER_GIT_COMMITFLY_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))RAILWAY_GIT_COMMIT_SHA, or RAILWAY_DEPLOYMENT_IDSOURCE_COMMIT. Dokku: GIT_REVREVISION file in the app's rootHEAD 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 Ansiblecode: 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 canFor 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.
GET /users/ /, GET /items/{item_id}), never the raw path. At most 100 routes are sent per payload; the rest are folded into __other__.deployangel_published_at, the time they were sent.Payment failed for Jane Doe is sent as it is. If your app's messages might hold personal or health data, turn messages off.DEPLOYANGEL_FILE_DIGESTS=false.It does not send request bodies, parameters, headers, cookies, SQL, logs, or user data.
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.
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 }
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/"]}
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.
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)
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.
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") }, }
"manage.py " is recorded with no code change. 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 ).
Errors and latency don't catch work that silently stops happening. Count the business events that matte