उन टीमों के लिए जिनका मुख्य काम ऑर्केस्ट्रेशन नहीं है।

Local-first ऑर्केस्ट्रेशन जो बस काम करता है।

वर्कफ़्लो को declarative YAML में परिभाषित करें; एक ओपन-सोर्स बाइनरी उन्हें, लोकल या SSH के ज़रिए, शेड्यूल, retry, Human Tasks, लॉग और Web UI के साथ चलाती है। आपकी स्क्रिप्ट, कंटेनर और AI एजेंट जैसे हैं वैसे ही रहते हैं। कोई बाहरी डेटाबेस नहीं, कोई फ्रेमवर्क नहीं।

शुरू करें लाइव डेमो आज़माएंलॉगिन करें: demouser / demouser

dagu कमांड इंस्टॉल करें

$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash

Linux macOS Windows Docker Kubernetes

daily-report.yaml

schedule: "0 2 * * *"  # runs every night at 02:00
type: chain
steps:
  - id: fetch_data
    run: python fetch.py
  - id: build_report
    action: docker.run
    with:
      image: ghcr.io/acme/reporting:1.4.2
      volumes:
        - ~/data:/work/data
      command: python report.py
  - id: notify
    run: ./notify.sh

last run · 02:00:04 · exit 03/3 steps

Flieber ग्राहक workflows और open-source DevCake को Dagu से चलाता है

Flieber अपने internal platform पर customer DAGs बनाने और चलाने के लिए Dagu का उपयोग करता है, जिससे भारी orchestrators की जगह हल्का, compute-efficient और कहीं भी चलने वाला engine मिलता है।

Internal customer platform

Flieber देखें आपकी निजी software factory

Tickets अंदर, pull requests बाहर. DevCake आपके मौजूदा task board को software team में बदलता है; Dagu हर CLI harness run को two-step workflow में अलग रखता है।DevCake देखें

Quickstart

dagu कमांड इंस्टॉल करें

बाइनरी

$curl -L https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash

✓ Installed to /usr/local/bin/dagu

अपना पहला वर्कफ़्लो चलाएं

hello.yaml

$cat > hello.yaml << EOF

# आपका पहला वर्कफ़्लो

steps:

- command: echo "Hello from dagu!"

- command: ls -la

EOF

✓ hello.yaml बन गया

चलाएं

Terminal

$dagu start hello.yaml

Running hello...

✓ hello finished

Hello from dagu!

Running list...

✓ list finished

-rw-r--r-- hello.yaml

✓ वर्कफ़्लो सफलतापूर्वक पूरा हुआ

वेब UI एक्सप्लोर करें

Dagu इंस्टॉल करें और कुछ ही मिनटों में वेब UI से अपना पहला वर्कफ़्लो चलाएं।

Terminal

$dagu start-all

✓ सर्वर http://localhost:8080 पर शुरू हुआ

वेब UI: रियल-टाइम मॉनिटरिंग, विज़ुअल DAG व्यू, एक्ज़ीक्यूशन हिस्ट्री

http://localhost:8080 खोलें

क्या आप Dagu इस्तेमाल कर रहे हैं?

रिपॉजिटरी को सहेजने और अपना समर्थन दिखाने के लिए GitHub पर Dagu को स्टार करें।

GitHub पर Dagu को स्टार करें

अपने AI टूल से बाहर निकले बिना वर्कफ़्लो चलाएँ

Claude, Codex, Cursor या किसी भी MCP क्लाइंट से वर्कफ़्लो बनाएँ और चलाएँ।

अपने AI टूल से

किसी भी MCP क्लाइंट से वर्कफ़्लो बनाएँ और चलाएँ।

सीमित दायरे वाले MCP टूल से वर्कफ़्लो बनाएँ और उनके रन देखें। उसी क्लाइंट से असफल रन दोबारा चला सकते हैं या रोक सकते हैं।

Agent / IDE → MCP → Dagu

MCP setup करें

Claude Code
Cursor
GitHub Copilot
OpenAI Codex
Gemini CLI
Kiro
Windsurf
Cline
Roo Code
Zed
Devin
Trae
ChatGPT
Junie
Goose
Amp
OpenCode
Antigravity
Amazon Q
Warp
VS Code
Raycast
LM Studio
Perplexity

आपके वास्तविक काम के इर्द-गिर्द कंट्रोल प्लेन

नीचे दिया सब कुछ ओपन-सोर्स बाइनरी में शामिल है; SSO, RBAC और ऑडिट लॉग self-host लाइसेंस से सक्रिय होते हैं।

Container steps

Isolation या packaged tooling जरूरी हो तो workflow steps को Docker containers में चलाएं।

नेस्टेड वर्कफ़्लो

छोटे reusable workflows से बड़े operations compose करें।

रिमोट एक्ज़ीक्यूशन

Status और logs Dagu में रखते हुए SSH के जरिए remote servers पर commands चलाएं।

एडवांस्ड शेड्यूलर

Cron syntax, timezone support और manual controls के साथ recurring workflows चलाएं।

Notifications और incidents

Web UI में routing configure करें ताकि failed या waiting runs सही channel या incident provider तक पहुंचें।

Webhook प्रबंधन

Extra service layer जोड़े बिना external systems से workflows trigger करें।

Web UI

DAGs, runs, logs, history और workflow definitions को एक जगह inspect करें।

स्व-समाहित

Workflows फ़ाइल-आधारित हैं। एक binary, कोई बाहरी database या broker नहीं चाहिए। Air-gapped वातावरण के लिए तैयार।

कहीं भी सेल्फ-होस्ट करें

Linux, macOS और Windows के लिए एक बाइनरी। कंटेनरों के लिए docker run या Helm; coordinator और label-रूटेड workers से स्केल करें।

प्रोडक्शन संचालन

गारंटियाँ और सेटिंग्स, उनके असली नामों से।

Performance

एक मशीन पर प्रतिदिन हज़ारों रन; क्षमता CPU, डिस्क और workflow के आकार पर निर्भर है। स्थिति लोकल फ़ाइलों में है, कोई डेटाबेस साइज़ या माइग्रेट नहीं करना।

Distributed Executions

प्रति-DAG समवर्तीता सीमा वाली फ़ाइल-आधारित कतारें। dagu coordinator gRPC से gpu=true जैसे लेबल से चुने workers को कार्य भेजता है।

Queues वितरित execution

Notifications

समय-क्षेत्र सहित cron, catchup_window, overlap_policy, प्रति-step retry_policy, ज़ोंबी पहचान, lifecycle handlers, ईमेल / webhook सूचनाएँ और incident रूटिंग।

Scheduling टिकाऊ retries इवेंट handlers सूचनाएं Incidents

Auth और RBAC

DAGU_AUTH_MODE none, basic या builtin; पाँच RBAC रोल; workspaces; Human Tasks; सीक्रेट मास्किंग; API keys; प्रति-DAG webhook टोकन।

Human Tasks RBAC Workspaces REST API

आर्किटेक्चर

वही बाइनरी तीन तरह से चलती है।

Single server

एक dagu start-all प्रोसेस एक ही मशीन पर सर्वर, शेड्यूलर और स्टेप्स चलाता है, फ़ाइल-आधारित स्टोरेज के साथ।

Temporary workers

आपका प्लेटफ़ॉर्म हर रन के लिए एक worker बनाता है जो बाइनरी चलाता है और रन खत्म होने पर नष्ट हो जाता है। सर्वर shared volume से रन स्टेट पढ़ता है।

Coordinator और workers

सर्वर टास्क coordinator को भेजता है। Workers gRPC से बाहर की ओर जुड़ते हैं, अपने labels से मेल खाते टास्क poll करते हैं, और status व logs वापस भेजते हैं।

Common Patterns

Health Check

SSH Backup

Notify

Private Script Workflows

Private scripts, internal CLIs, reusable actions, pinned tools और artifacts को ऐसे workflows बनाएं जिन्हें दूसरी teams safely request या run कर सकें.

1Existing scripts और commands intact रखें
2Broad production access की जगह narrow parameters expose करें
3Typed outputs वाले versioned Dagu Actions call करें
4Reports और logs को first-class artifacts की तरह store करें

workflow.yaml

tools:
  - jqlang/jq@jq-1.7.1

steps:
  - id: collect
    action: acme/dagu-action-export@v1.4.2
    with:
      dataset: customers

  - id: transform
    run: jq '.items[] | {id, email}' ${steps.collect.outputs.path}
    stdout:
      artifact: reports/customers.json
    depends: [collect]

  - id: publish
    action: outputs.write
    with:
      values:
        report: reports/customers.json
        rows: ${steps.collect.outputs.rows}
    depends: [transform]

अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर सेल्फ-होस्टेड

Dagu GPLv3 के तहत लाइसेंस प्राप्त है और हमेशा मुफ़्त रहेगा। Paid licenses teams के लिए SSO, RBAC, audit logging, incident routing और support जोड़ते हैं।

कम्युनिटी

हमेशा के लिए मुफ़्त

असीमित सर्वर, असीमित वर्कर्स