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PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

DeployAngel

von DeployAngelVersion 0.1.29i★ 0iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registrycom.deployangel/deployangel

So installierst du es

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Entwicklertools
  • Das musst du eintragen: DEPLOYANGEL_API_TOKEN

Installation

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

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Bei DeployAngel registrieren und Schlüssel erstellen

    Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.

    Seite von DeployAngel öffnen ↗

  3. Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. Diese Einstellungen einfügen und speichern

    {
      "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

  5. Claude beenden und neu öffnen

  6. Ausprobieren

    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

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die DeployAngel verbinden kann

  • 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
  • Du brauchst einen Schlüssel von DeployAngel (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • Du brauchst einen Schlüssel von DeployAngel (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
  • Du brauchst einen Schlüssel von DeployAngel (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

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)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Bei DeployAngel registrieren und Schlüssel erstellen

    Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.

    Seite von DeployAngel öffnen ↗

  3. Terminal öffnen

    Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen

  4. Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

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

    Ersetze „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

  5. /mcp in Claude Code eingeben

    DeployAngel sollte in der Liste als verbunden erscheinen

  6. Ausprobieren

    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)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Bei DeployAngel registrieren und Schlüssel erstellen

    Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.

    Seite von DeployAngel öffnen ↗

  3. Mit diesem Button Cursor öffnen

    In Cursor öffnen

    Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  4. Schlüssel eintragen

    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

  5. KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

  6. Ausprobieren

    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)

  1. Python (uv) installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen

    Download-Seite von Python (uv) öffnen ↗

  2. Bei DeployAngel registrieren und Schlüssel erstellen

    Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.

    Seite von DeployAngel öffnen ↗

  3. Mit diesem Button VS Code öffnen

    In VS Code öffnen

    VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  4. Schlüssel eintragen

    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

  5. KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

  6. Ausprobieren

    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

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die DeployAngel nutzen💬 Diskussion →
Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

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"
      }
    }
  }
}

Werte, die du selbst einträgst

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

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Auf einen Blick

Downloads pro Wochei
729/Wo.
Bestätigte Domain
✓ deployangel.com
Verbindung
Läuft auf deinem Computer
Neueste Versioni
0.1.29
In der Registry veröffentlichti
6. Nov. 2026
Code zuletzt geänderti
6. Nov. 2026
Entwickler
DeployAngel
Pakete
pypi: deployangel
Registry-Status
Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend 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

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain deployangel.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vor 6 Tagen

  • ✓ Bestanden

    Hat eine Lizenz

    Nutzt MIT

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Diskussion

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Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5782 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 76 % der anderen 5782 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5782 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist DeployAngel sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: DEPLOYANGEL_API_TOKEN

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 6 Tagen geändert, und die neueste Version (0.1.29) kam vor 6 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: REA, Netdata, Front-End Checklist

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

REA

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

von morlutoWeit verbreitet↓ 388.706/Wo.★ 451.315Aktualisiert vor 17 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Netdata

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

von netdataWeit verbreitet★ 81.366Aktualisiert vor 7 Tagen

Läuft in der Cloud

Front-End Checklist

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

von thedaviddiasWeit verbreitet★ 74.706Aktualisiert vor 38 Tagen

Läuft in der Cloud

README vom Entwickler

README öffnen

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.

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

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo