ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

DeployAngel

โดย DeployAngelรุ่น 0.1.29i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registrycom.deployangel/deployangel

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DEPLOYANGEL_API_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "deployangel": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deployangel",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add deployangel --env DEPLOYANGEL_API_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx deployangel mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "deployangel": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "deployangel",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "DEPLOYANGEL_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

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

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน deployangel.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1389 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 99% ของอีก 1389 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1389 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

DeployAngel ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DEPLOYANGEL_API_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.29) เข้า registry วันนี้

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx