Для команд, у которых оркестрация не основная работа.
Опишите workflow в декларативном YAML; один open-source бинарник выполнит его, локально или по SSH, с расписаниями, повторами, задачами с участием человека, логами и веб-интерфейсом. Ваши скрипты, контейнеры и ИИ-агенты остаются нетронутыми. Без внешней базы данных, без фреймворка.
$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash# runs every night at 02:00schedule: "0 2 * * *"type: chainsteps:- id: fetch_datarun: python fetch.pyretry_policy:limit: 3interval_sec: 60- id: build_reportrun: python report.py- id: notifyrun: ./notify.sh
Установите Dagu и за несколько минут запустите свой первый процесс через Web UI.
Поставьте Dagu звезду на GitHub, чтобы сохранить репозиторий и выразить поддержку.
Создавайте и запускайте процессы из Claude, Codex, Cursor или любого MCP-клиента.
Из привычных ИИ-инструментов
MCP-инструменты с ограниченными правами позволяют создавать процессы и следить за запусками. В том же клиенте можно повторить неудачный запуск или остановить его.
Агент / IDE → MCP → Dagu
Настроить MCP
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
PerplexityВсё ниже входит в open-source бинарник; SSO, RBAC и журналы аудита включаются self-host лицензией.
Запускайте шаги workflow в Docker-контейнерах, когда важны изоляция или упакованные инструменты.
Собирайте крупные операции из меньших переиспользуемых workflow.
Выполняйте команды на удалённых серверах через SSH, сохраняя статус и логи в Dagu.
Запускайте повторяющиеся workflow с cron-синтаксисом, часовыми поясами и ручным управлением.
Настраивайте routing в Web UI, чтобы failed или waiting runs попадали в нужный канал или incident provider.
Запускайте workflow из внешних систем без добавления ещё одного сервисного слоя.
Просматривайте DAG, запуски, логи, историю и определения workflow в одном месте.
Workflow-ы файловые. Один бинарный файл, внешняя база данных или брокер не нужны. Готово для air-gapped окружений.
Один бинарник для Linux, macOS и Windows. docker run или Helm для контейнеров; масштабирование через coordinator и воркеров с маршрутизацией по меткам.
Гарантии и настройки, названные своими именами.
Тысячи запусков в день на одной машине; ёмкость зависит от CPU, диска и формы workflow. Состояние в локальных файлах: нет базы данных, которую нужно рассчитывать или мигрировать.
Файловые очереди с лимитами параллелизма на DAG. dagu coordinator раздаёт по gRPC воркерам, выбранным по меткам вроде gpu=true.
Cron с часовыми поясами, catchup_window, overlap_policy, retry_policy по шагам, детект зомби, обработчики жизненного цикла, уведомления email и webhook, маршрутизация инцидентов.
DAGU_AUTH_MODE none, basic или builtin; пять ролей RBAC; воркспейсы; задачи с участием человека; маскирование секретов; API-ключи; webhook-токены на DAG.
Один и тот же бинарник работает в трёх режимах.
Один процесс dagu start-all запускает сервер, планировщик и выполнение шагов на одной машине, с файловым хранилищем.
Платформа создаёт worker на каждый запуск, который вызывает бинарник и уничтожается после завершения. Сервер читает состояние из общего тома.
Сервер отправляет задачи в coordinator. Worker'ы подключаются наружу по gRPC, опрашивают задачи по своим меткам и возвращают статус и логи.
Превратите приватные скрипты, внутренние CLI, переиспользуемые actions, закрепленные tools и артефакты в workflow, которые другие команды могут безопасно запрашивать или запускать.
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]
Реальные комментарии сообщества Dagu на GitHub.
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!
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
I've recently played around with Dagu for private stuff and think it could also be worth introducing at work.
@DarkWiiPlayer
Developer
Dagu распространяется по лицензии GPLv3 и навсегда остается бесплатным. Платные лицензии добавляют SSO, RBAC, журналы аудита, маршрутизацию инцидентов и поддержку для команд.
3 self-host лицензии на серверы Dagu
$500 / год · Сэкономьте 2 месяца
15 self-host лицензий на серверы Dagu
$1,500 / год · Сэкономьте 2 месяца
Для команд, которые строят событийную workflow-инфраструктуру в сложных средах
Индивидуальные решения
Разрабатываем функции под конкретные потребности вашей компании.
Готовые решения «под ключ»
Создаём готовые к использованию конфигурации, которые помогают командам легко масштабировать Dagu, не расходуя огромные технические и серверные ресурсы.
Создайте 14-дневную пробную self-host лицензию за минуты — 14 дней, Без банковской карты. Начать бесплатный пробный период лицензии
Все платные планы включают приоритетную поддержку по email и в чате с первым ответом в течение 1 рабочего дня. Подробнее о поддержке
Подробнее о том, что покрывает лицензия, и сравнение с Community: Руководство по self-host лицензиям
Нужно внутреннее согласование? Читать обоснование внедрения
Контакты
Откройте issue на GitHub, спросите в Discord или напишите на почту. Отвечает мейнтейнер, а не бот.