프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

DeployAngel

제작자: DeployAngel버전 0.1.29i★ 0i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름com.deployangel/deployangel

설치 방법

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 개발자 도구
  • 입력해야 할 값: DEPLOYANGEL_API_TOKEN

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. DeployAngel에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    DeployAngel 사이트 열기 ↗

  3. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 이 설정을 붙여 넣고 저장

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

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude를 끄고 다시 열기

  6. 해 보기

    DeployAngel을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 DeployAngel을 쓰고 있다고 하거나 답에 DeployAngel 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 DeployAngel에 연결할 수 없어요

DeployAngel는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · DeployAngel에 연결되는 앱 쓰기

  • DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. DeployAngel에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    DeployAngel 사이트 열기 ↗

  3. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  4. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

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

    Enter 전에 “your-value”를 내 키로 바꾸세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude Code에서 /mcp 입력

    DeployAngel이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  6. 해 보기

    DeployAngel을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 DeployAngel을 쓰고 있다고 하거나 답에 DeployAngel 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. DeployAngel에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    DeployAngel 사이트 열기 ↗

  3. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    DeployAngel 설정에서 DEPLOYANGEL_API_TOKEN가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    DeployAngel을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 DeployAngel을 쓰고 있다고 하거나 답에 DeployAngel 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

DeployAngel 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. DeployAngel에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    DeployAngel 사이트 열기 ↗

  3. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    DeployAngel 설정에서 DEPLOYANGEL_API_TOKEN가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    DeployAngel을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 DeployAngel을 쓰고 있다고 하거나 답에 DeployAngel 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? DeployAngel을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

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"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
729/주
확인된 도메인
✓ deployangel.com
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.1.29
카테고리i
개발자 도구
레지스트리 공개i
2026년 11월 6일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 6일
제작자
DeployAngel
패키지
pypi: deployangel
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

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

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 12일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 deployangel.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 6일 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5774개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5774개 중 76%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5774개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

DeployAngel, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: DEPLOYANGEL_API_TOKEN

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 6일 전 변경됐고, 최신 버전(0.1.29)은 6일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: REA, Netdata, Front-End Checklist

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

REA

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

제작자: morluto널리 사용됨↓ 38.9만/주★ 45.1만17일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Netdata

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

제작자: netdata널리 사용됨★ 8.1만7일 전 업데이트

클라우드에서 실행

Front-End Checklist

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

제작자: thedaviddias널리 사용됨★ 7.5만38일 전 업데이트

클라우드에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요