Auto-hospedado/Binário único/Zero dependências

O motor de workflows que não vira um projeto de SRE.

Dagu é uma alternativa leve ao Airflow ou Cron com interface web. Defina DAGs em um formato YAML declarativo simples. Suporta comandos shell, contêineres Docker, jobs k8s, comandos remotos via SSH e muito mais. Foi projetado para ser fácil de usar, autocontido e não exigir programação, tornando-o ideal para equipes pequenas.

Dagu é feito para desenvolvedores que querem orquestração de workflows poderosa sem a sobrecarga operacional.

Começar Ver no GitHub

Experimentar Demodemouser / demouser

Linux macOS Windows Docker Kubernetes

daily-report.yaml

on schedule

# runs every night at 02:00
schedule: "0 2 * * *"
steps:
  - name: fetch data
    command: python fetch.py
    retryPolicy:
      limit: 3
  - name: build report
    command: python report.py
  - name: notify
    command: ./notify.sh

last run · 02:00:04 · exit 03/3 steps

Trusted by developers at

Fácil de usar

Defina workflows em YAML simples. Instale com um comando e publique seu primeiro DAG em minutos.

Confiável

Feito para produção: retries, timeouts, alertas e logs completos de cada execução.

Código aberto

GPLv3, guiado pela comunidade e construído abertamente. Sem caixas-pretas na sua infraestrutura.

O plano de controle

Cada job, cada execução, uma única tela.

Agendas, status e logs vivem em uma única Web UI. Dispare uma execução, acompanhe cada step e leia a saída sem sair do navegador.

Jobs

Search jobs…Run Job

Name	Schedule	Status	Last Run
daily-report	0 2 * * *	Success	2m ago
data-sync	/15 * * *	Success	7m ago
cleanup	0 3 * * 0	Success	1h ago
weekly-summary	0 4 * * 1	Running	Now

dagu — zsh

$ dagu start daily-report

INFO[0000] Starting DAG daily-report

INFO[0001] Step 1/3: fetch data

INFO[0002] Step 2/3: build report

INFO[0003] Step 3/3: notify

INFO[0004] DAG daily-report finished ✓

Servidor MCP integrado para operações de workflow sem expor segredos

Clientes compatíveis com MCP e autorizados podem inspecionar e solicitar operações de DAG pelo Dagu. Sistemas privados ficam atrás de uma fronteira de segurança: o Dagu injeta credenciais em tempo de execução e não as passa ao cliente MCP.

Cliente MCP

Solicita uma operação aprovada sem receber credenciais privadas.

Solicitar

Dagu MCP

Aplica controle de acesso granular antes de qualquer workflow rodar.

Autorizar

DAGs

Executa o script, contêiner, SQL, HTTP, SSH ou sub-workflow que você já confia.

Executar

Sistemas privados

Ferramentas e dados de produção ficam atrás do Dagu, não dentro do contexto do cliente.

ShellSQLSSH

Clientes compatíveis com MCP solicitam ações nomeadas de workflow pelo Dagu MCP em vez de receber credenciais de shell, banco de dados ou API.

Dagu verifica acesso, injeta segredos apenas em tempo de execução e pode pausar workflows sensíveis para aprovação humana.

Cada execução mantém logs, saídas, status, histórico e evidências de auditoria para pessoas e clientes MCP.

Acesso escopado

Expõe apenas as ações que cada cliente MCP tem permissão para executar.

Segredos gerenciados

Injeta credenciais em tempo de execução sem passá-las ao cliente MCP.

Trilha de auditoria

Registra quem ou o que solicitou cada workflow e com quais entradas.

Aprovações

Pause operações de alto risco para revisão humana.

Resultados seguros

Retorna status e saídas sem abrir acesso bruto ao sistema.

O agente recebe uma ferramenta limitada. Seus sistemas privados mantêm segredos, logs, permissões e histórico operacional no Dagu.

O plano de controle em torno do seu trabalho real

O Dagu oferece às equipes a camada operacional que falta para scripts, ferramentas, runbooks e workflows do Agent Harness.

Observabilidade

Acompanhe workflows, agendamentos, status ao vivo, logs, histórico de execuções, saídas, artefatos e aprovações na Web UI.

Execução agnóstica de linguagem

Execute comandos shell, scripts Python, containers, Jobs do Kubernetes, consultas SQL, requisições HTTP, comandos SSH e muito mais.

Execuções reproduzíveis

Fixe ferramentas no YAML do workflow para que os workers instalem e armazenem em cache os binários esperados antes da execução.

Workflows assistidos por IA

Execute etapas do Agent Harness e exponha workflows aos agentes por meio do MCP.

Aprovações integradas

Pause etapas sensíveis para revisão, confirmação ou intervenção humana antes que a execução continue.

Servidor MCP

Permita que agentes compatíveis com MCP inspecionem o estado do Dagu, visualizem alterações, editem workflows e controlem execuções.

Workflows do Agent Harness

Execute CLIs de agentes externos a partir dos workflows mantendo logs, aprovações, secrets e histórico de auditoria no Dagu.

Gerenciamento de secrets

Injete secrets nas execuções de workflows e mascare valores sensíveis nos logs para usuários, agentes e ferramentas de chat.

Auto-hospedado ou gerenciado

Execute um único binário, faça deploy com containers ou Kubernetes, ou use modelos de deployment gerenciados e híbridos.

Controle de permissões

Use RBAC, SSO, chaves de API, controles de workspace e logs de auditoria para governar o acesso aos workflows.

Modelos de deployment

Execute uma instância auto-hospedada, use o servidor gerenciado do Dagu, ou combine o plano de controle na nuvem com workers privados em sua infraestrutura.

Comece em uma maquina. Escale para self-hosted, managed ou hybrid.

Local

Servidor unico

Execute `dagu start-all` em uma maquina com estado local baseado em arquivos. Sem database, broker ou platform stack.

Auto-hospedado

Sua infraestrutura

Mantenha Dagu server, workers, secrets, logs e execution dentro do seu proprio ambiente.

Dagu

Servidor totalmente gerenciado

Use um Dagu server dedicado operado pelo Dagu em uma instancia gVisor isolada no GKE.

Hibrido

Servidor gerenciado, execucao privada

Deixe o Dagu operar o server enquanto private workers executam Docker, private-network ou data-local steps.

Execução híbrida

Servidor Dagu gerenciado

Private worker via mTLS

Docker, private APIs, secrets e data-local work

Hybrid mantem o Dagu server gerenciado enquanto a execution que precisa da sua network, runtime ou data fica sob seu controle.

Funcionalidades de motor de workflow em produção

Funcionalidades de motor de workflow battle-tested permitem que você foque no valor central sem se preocupar com orquestração.

Desempenho

Execute milhares de workflows por dia em uma máquina, dependendo do hardware, do formato do workflow, da duração das etapas e das configurações de filas.

Execuções distribuídas

Use filas, limites de concorrência e workers distribuídos para controlar carga e espalhar jobs entre máquinas.

Filas Execução distribuída

Notificações

Agendamentos recorrentes, catchup, execuções duráveis, timeouts, reexecuções, notificações e roteamento de incidentes para responsáveis.

Agendamento Retentativas duráveis Manipuladores de eventos Notificações Incidentes

Auth e RBAC

Gerenciamento de usuários, RBAC, workspaces, etapas de aprovação, gerenciamento de segredos integrado, chaves de API e webhooks.

Aprovações integradas RBAC Workspaces REST API

Casos de uso reais

Automação de suporte ao cliente

Transforme requisições repetitivas em workflows de autoatendimento. As equipes de negócio os executam de forma independente. Os engenheiros ficam fora do processo.

Gestão de cron e scripts legados

Leve scripts shell, scripts Python, chamadas HTTP e jobs agendados existentes para o Dagu sem reescrevê-los.

Automação de Infraestrutura e Servidores

Coordene backups via SSH, limpezas, scripts de deploy, janelas de patch, pré-condições e hooks de ciclo de vida.

ETL e Operações de Dados

Execute consultas PostgreSQL ou SQLite, transferências S3, transformações jq, validações e sub-workflows reutilizáveis.

Workflows de Contêineres e Kubernetes

Componha workflows em que cada etapa pode executar uma imagem Docker, um Job Kubernetes, um comando shell ou uma validação.

Conversão de Mídia

Execute ffmpeg, extração de thumbnails, normalização de áudio, processamento de imagens e outros jobs pesados em workers.

Workflows IoT e Edge

Execute leitura de sensores, limpeza local, sincronização offline, health checks e manutenção em dispositivos pequenos.

Workflows Agent Harness

Execute qualquer harness para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento específicos com contexto limpo e retry e failover automáticos.

Padrões comuns

Health Check

SSH Backup

Notify

Workflows de scripts privados

Transforme scripts privados, CLIs internos, actions reutilizáveis, ferramentas fixadas e artefatos em workflows que outras equipes podem solicitar ou executar com segurança.

1Mantenha scripts e comandos existentes intactos
2Exponha parâmetros estreitos em vez de amplo acesso à produção
3Chame Dagu Actions versionadas com saídas tipadas
4Guarde relatórios e logs como artefatos de primeira classe

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]

Parâmetros tipados

O Dagu os renderiza automaticamente como um formulário de entrada de parâmetros tipados na interface web, útil para criar workflows de autoatendimento ou operação por não-engenheiros.

workflow.yaml

tools:
  - jqlang/jq@jq-1.7.1

steps:
  - id: inspect
    run: jq --version

  - id: summarize
    action: python-script@v1
    with:
      input:
        rows: [42, 8]
      script: |
        return {"total": sum(input["rows"])}

Para preparar ferramentas, o Dagu usa aqua como provedor padrão.

Ferramentas fixadas

Declare ferramentas CLI e versões em YAML. O Dagu prepara tudo antes das etapas de comando no host.

Saiba mais

Actions oficiais e de terceiros

Use Dagu Actions oficiais como Python ou NodeJS, ou construa seu próprio pacote de actions para executar seu workflow com as ferramentas e dependências necessárias.

Saiba mais

Artefatos

Gerencie artefatos em execuções de DAG e visualize / baixe na interface web.

Saiba mais

Notificações e incidentes

Configure notificações para cada workflow para que os eventos necessários cheguem ao canal certo.

Saiba mais

Funcionalidades completas de workflow

O Dagu está equipado com funcionalidades de motor de workflow de nível produção.

Dagu Actions

Use Dagu Actions oficiais como Python ou NodeJS, ou construa seu próprio pacote de actions para executar seu workflow com as ferramentas e dependências necessárias.

Saiba mais

Ferramentas fixadas

Declare ferramentas CLI e versões em YAML. O Dagu prepara tudo antes das etapas de comando no host.

Saiba mais

Artefatos

Gerencie artefatos em execuções de DAG e visualize / baixe na interface web.

Saiba mais

Notificações e incidentes

Configure o roteamento na Web UI para que runs com falha ou em espera cheguem ao canal ou provedor de incidentes correto.

Saiba mais

Etapas de comando

Execute scripts shell e comandos existentes sem reescrever nada nem entregar acesso bruto à produção.

Saiba mais

Workflows aninhados

Componha operações maiores a partir de workflows menores e reutilizáveis.

Saiba mais

Etapas condicionais

Ramifique a execução do workflow com base em status, saídas e condições em tempo de execução.

Saiba mais

Tentativas automáticas

Tente novamente etapas com falha usando políticas configuráveis e backoff.

Saiba mais

Execução durável

Reexecute workflows com falha de forma previsível preservando histórico e logs.

Saiba mais

Agendador avançado

Execute workflows recorrentes com sintaxe cron, suporte a fuso horário e controles manuais.

Saiba mais

SQL e DuckDB

Execute trabalhos com PostgreSQL, SQLite e DuckDB diretamente em etapas do workflow para jobs de dados operacionais.

Saiba mais

Gerenciamento de filas

Controle concorrência e evite que jobs operacionais sobrecarreguem sistemas compartilhados.

Saiba mais

Interface Web

Inspecione DAGs, execuções, logs, histórico e definições de workflow em um só lugar.

Saiba mais

Etapas em contêiner

Execute etapas do workflow em contêineres Docker quando isolamento ou ferramentas empacotadas forem importantes.

Saiba mais

Execução remota

Execute comandos em servidores remotos via SSH mantendo status e logs no Dagu.

Saiba mais

Gerenciamento de webhooks

Acione workflows a partir de sistemas externos sem adicionar outra camada de serviço.

Saiba mais

Portões de aprovação

Pause etapas sensíveis do workflow para aprovação humana antes de continuar.

Saiba mais

Notificações por email

Notifique pessoas quando execuções importantes tiverem sucesso, falharem ou exigirem atenção.

Saiba mais

Gerenciamento de segredos

Use segredos nas etapas do workflow enquanto valores sensíveis são mascarados nos logs.

Saiba mais

OpenTelemetry

Exporte traces para que execuções de workflow se encaixem no seu stack de observabilidade de produção.

Saiba mais

Métricas do Prometheus

Exponha métricas de workflow para monitoramento, dashboards e alertas.

Saiba mais

Execução distribuída

Adicione workers quando jobs precisarem rodar em várias máquinas.

Saiba mais

Handlers de ciclo de vida

Execute lógica de acompanhamento quando um workflow tiver sucesso, falhar ou sair.

Saiba mais

Ler a documentação de workflows

Amado pelos desenvolvedores

Comentários reais da comunidade GitHub do Dagu.

Ultimamente venho procurando uma alternativa para workflows dinâmicos de agentes. Comecei pela linha do Temporal. O Temporal é poderoso, mas se você só quer encadear dinamicamente agentes, scripts, processamento de dados e tarefas de operações, o sistema inteiro às vezes parece pesado demais. Então encontrei o Dagu e senti que a direção estava certa. Roda com um único binário, os fluxos são escritos em YAML, tudo é gerenciado em arquivos locais, vem com interface web e não precisa subir DB nem broker extra. Também tem muitas ações embutidas: shell, Docker, K8s Jobs, SSH — está tudo lá. Uma boa surpresa foi o harness.run, que permite plugar CLIs de coding agents externos direto no fluxo. O que eu gosto: o fluxo em si é um arquivo, e estado, logs, novas tentativas, dependências e interface já vêm resolvidos. Para times pequenos, ambientes privados, automação pessoal e workflows de agentes, o caminho local-first do Dagu é realmente confortável.

Engenheiro na Alipay

This is literally my dream project. I have set up GitLab at some point just to run some commands and this project is perfect for all my use case. Thank you very much!

@vnghia

Developer

#827

Dagu is really a gem in the open source world! ❤️ What a release — with GitHub Actions as well. Thanks guys.

@borestad

Elk Studios

#1313

Dagu is an amazing tool!! It works perfectly now, thank you so much! 💖

@jarnik

Freelance developer

#1294

I've been exploring Dagu for a few weeks and really love the Zero-Ops philosophy. The declarative YAML approach is exactly what the workflow orchestration space needs.

@vincent067

Developer

#1814

Amazing! I did not expect this to be delivered that fast! Multiple schedulers do not compete and the locking mechanism works as expected. Good job!

@jonasban

Developer

#1130

I've recently played around with Dagu for private stuff and think it could also be worth introducing at work.

@DarkWiiPlayer

Developer

#924

Awesome, it works like a charm! I second the update of the doc on this one.

@thibmart1

Developer

#1320

That's very impressive. The exit code dictionary will make these DAGs even further sophisticated. Once again, very good features. 🫡

@ghansham

Developer

#1076

This is literally my dream project. I have set up GitLab at some point just to run some commands and this project is perfect for all my use case. Thank you very much!

@vnghia

Developer

#827

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@borestad

Elk Studios

#1313

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@jarnik

Freelance developer

#1294

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@vincent067

Developer

#1814

Amazing! I did not expect this to be delivered that fast! Multiple schedulers do not compete and the locking mechanism works as expected. Good job!

@jonasban

Developer

#1130

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@DarkWiiPlayer

Developer

#924

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@thibmart1

Developer

#1320

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@ghansham

Developer

#1076

This is literally my dream project. I have set up GitLab at some point just to run some commands and this project is perfect for all my use case. Thank you very much!

@vnghia

Developer

#827

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@borestad

Elk Studios

#1313

Dagu is an amazing tool!! It works perfectly now, thank you so much! 💖

@jarnik

Freelance developer

#1294

I've been exploring Dagu for a few weeks and really love the Zero-Ops philosophy. The declarative YAML approach is exactly what the workflow orchestration space needs.

@vincent067

Developer

#1814

Amazing! I did not expect this to be delivered that fast! Multiple schedulers do not compete and the locking mechanism works as expected. Good job!

@jonasban

Developer

#1130

I've recently played around with Dagu for private stuff and think it could also be worth introducing at work.

@DarkWiiPlayer

Developer

#924

Awesome, it works like a charm! I second the update of the doc on this one.

@thibmart1

Developer

#1320

That's very impressive. The exit code dictionary will make these DAGs even further sophisticated. Once again, very good features. 🫡

@ghansham

Developer

#1076

I love how simple this is now.

@n3storm

Estudio Nexos

#1593

Fantastic! Thanks for the quick reply — keep up the great project!

@mitchplze

Developer

#1359

Amazing support! Thank you!

@kacamific

Developer

#760

It works perfectly with v2.6.1. Thank you very much for the correction.

@napnap75

Developer

#1638

Thanks for the fix. Works great now.

@triole

Developer

#831

As always, appreciate the great work — just sharing feedback to help shape the roadmap.

@jonnochoo

Developer

#770

it's awesome you keep working on it 👍

@fishnux

Developer

#328

Thank you so much for the quick fix! I tested it, and it now correctly stores the files where it should.

@IngwiePhoenix

Developer

#423

I love how simple this is now.

@n3storm

Estudio Nexos

#1593

Fantastic! Thanks for the quick reply — keep up the great project!

@mitchplze

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#1359

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#760

It works perfectly with v2.6.1. Thank you very much for the correction.

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Developer

#1638

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@triole

Developer

#831

As always, appreciate the great work — just sharing feedback to help shape the roadmap.

@jonnochoo

Developer

#770

it's awesome you keep working on it 👍

@fishnux

Developer

#328

Thank you so much for the quick fix! I tested it, and it now correctly stores the files where it should.

@IngwiePhoenix

Developer

#423

I love how simple this is now.

@n3storm

Estudio Nexos

#1593

Fantastic! Thanks for the quick reply — keep up the great project!

@mitchplze

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#1359

Amazing support! Thank you!

@kacamific

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#760

It works perfectly with v2.6.1. Thank you very much for the correction.

@napnap75

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#1638

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@triole

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#831

As always, appreciate the great work — just sharing feedback to help shape the roadmap.

@jonnochoo

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#770

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@fishnux

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#328

Thank you so much for the quick fix! I tested it, and it now correctly stores the files where it should.

@IngwiePhoenix

Developer

#423

Auto-hospedado em sua própria infraestrutura

Dagu é GPLv3 e gratuito para sempre. Considere adquirir licenças para apoiar a sustentabilidade do código aberto. A licença paga habilita recursos úteis para uso em equipe.

Comunidade

Gratuito para sempre

Servidores ilimitados, workers ilimitados

Automação e monitoramento completos de workflows
Interface web com visualização DAG
Executores Docker, SSH e HTTP
Agendamento cron e tentativas
Até 2 chaves de API para automação

Minimum

$50 / mês

3 licenças de servidor Dagu self-host

3 licenças = 3 servidores, workers ilimitados

Iniciar teste gratuito da licença

Pro

$150 / mês

15 licenças de servidor Dagu self-host

15 licenças = 15 servidores, workers ilimitados

Iniciar teste gratuito da licença

Enterprise

Personalizado

Para equipes que constroem infraestrutura de workflows orientados a eventos em ambientes complexos

Quantidade personalizada de servidores licenciados

Consultoria de arquitetura para configuração distribuída
Implementação personalizada
Orientação para MCP OIDC/SSO
Suporte de migração inicial
Reuniões dedicadas

O que construímos

Soluções personalizadas
Desenvolvemos funcionalidades sob medida para as necessidades específicas de cada empresa.
Soluções prontas para uso
Criamos configurações prontas para uso que ajudam as equipes a escalar o Dagu facilmente sem consumir enormes recursos técnicos ou de servidor.

Fale conosco

Crie uma licença self-host de teste de 14 dias em minutos — 14 dias, Sem cartao de credito. Iniciar teste gratuito da licença

Vamos construir isso juntos

À medida que o projeto cresce, gerenciá-lo exige mais tempo e recursos. Para garantir que o Dagu prospere a longo prazo, estamos explorando aos poucos formas de tornar o projeto financeiramente sustentável.

Nosso objetivo é construir um modelo de negócio que financie o desenvolvimento do núcleo sem restringir os recursos que você já adora.

Queremos construir esse futuro com você. Se tiver ideias, feedback ou quiser compartilhar por quais recursos sua equipe pagaria, deixe-os no canal #feedback. Obrigado por ser uma comunidade incrível! 🚀

Solution partner focus

Build the operational control plane around your workflows.

Work with the Dagu team on deployment, security, scale, and workflow design for production use cases.

Dagu is most useful when it wraps real operational work: scripts, containers, SQL, API calls, approvals, and Agent Harness workflows.

Entrar em contato

OIDC/SSO, RBAC, workspaces, and tenant isolation

MCP, distributed workers, queues, and high-volume run history

Persistence and backup strategy for production operations

Secrets, auditability, and least-privilege execution

Event routing, webhooks, notifications, and incident workflows

Container isolation and private worker deployment

Quickstart

Instale o Dagu com o assistente guiado e depois siga para o guia completo de instalação ou para o quickstart.

Instalar o comando dagu

Os instaladores por script sao o caminho recomendado. Homebrew, npm e Docker continuam disponiveis, mas fazem apenas a instalacao do binario ou do conteiner.

Mac/Linux Terminal

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

✓ Instalador guiado pronto

Opcional

Conecte ferramentas de IA

Instale o skill do Dagu para autoria de workflows, ou conecte um cliente MCP a um servidor Dagu em execução.

Skill do Dagu

$gh skill install dagucloud/dagu dagu

Ajuda Claude Code, Codex, Gemini CLI e outras ferramentas de programação com IA a escrever YAML do Dagu.

Endpoint MCP do Dagu

URLhttp://localhost:8080/mcp

Permite que clientes compatíveis com MCP leiam o estado do Dagu, visualizem mudanças e controlem execuções DAG.

O acesso MCP com OIDC/SSO está disponível para implantações empresariais. Entre em contato para discutir a configuração.

Configuração MCP

Próximos passos

O instalador guiado pode concluir a configuração inicial para você.

# O que o instalador pode fazer

Adicionar Dagu ao PATH

Configurar um serviço em segundo plano

Criar e verificar o primeiro administrador

Ler quickstart Guia de instalação

Contato

Dúvidas, necessidades empresariais ou feedback?

Adoraríamos ouvir você.

Entre em Contato contact@dagu.sh