Para equipos cuyo trabajo principal no es la orquestación.
Define flujos de trabajo en YAML declarativo; un único binario open source los ejecuta, en local o por SSH, con programación, reintentos, tareas humanas, logs y una interfaz web. Tus scripts, contenedores y agentes de IA quedan intactos. Sin base de datos externa, sin framework.
$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bashschedule: "0 2 * * *" # runs every night at 02:00type: chainsteps:- id: fetch_datarun: python fetch.py- id: build_reportaction: docker.runwith:image: ghcr.io/acme/reporting:1.4.2volumes:- ~/data:/work/datacommand: python report.py- id: notifyrun: ./notify.sh
Flieber confía en Dagu para crear y ejecutar DAGs de clientes en su plataforma interna, sustituyendo orquestadores pesados por un motor ligero, eficiente y capaz de ejecutarse en cualquier entorno.
Instala Dagu y ejecuta tu primer flujo de trabajo desde la interfaz web en pocos minutos.
Dale una estrella a Dagu en GitHub para guardar el repositorio y mostrar tu apoyo.
Crea y ejecuta flujos de trabajo desde Claude, Codex, Cursor o cualquier cliente MCP.
Desde tus herramientas de IA
Las herramientas MCP con permisos limitados te permiten crear flujos de trabajo y revisar sus ejecuciones. También puedes reintentar un fallo o detener una ejecución desde el mismo cliente.
Agente / IDE → MCP → Dagu
Configurar MCPTodo lo siguiente viene en el binario open source; SSO, RBAC y logs de auditoría se activan con una licencia self-host.
Ejecuta pasos del workflow en contenedores Docker cuando importan el aislamiento o las herramientas empaquetadas.
Compón operaciones más grandes a partir de workflows más pequeños y reutilizables.
Ejecuta comandos en servidores remotos por SSH manteniendo estado y logs en Dagu.
Ejecuta workflows recurrentes con sintaxis cron, soporte de zona horaria y controles manuales.
Configura el enrutamiento en la Web UI para que los runs fallidos o en espera lleguen al canal o proveedor de incidentes correcto.
Dispara workflows desde GitHub, Stripe, Slack o cualquier sistema, incluso en servidores sin dirección pública.
Inspecciona DAGs, ejecuciones, logs, historial y definiciones de workflow desde un solo lugar.
Los workflows son basados en archivos. Un binario, sin base de datos ni broker externos. Listo para entornos air-gapped.
Un binario para Linux, macOS y Windows. docker run o Helm para contenedores; escala con un coordinator y workers enrutados por etiquetas.
Las garantías y los controles, con sus nombres reales.
Miles de ejecuciones al día en una máquina; la capacidad depende de CPU, disco y forma del workflow. El estado son archivos locales: no hay base de datos que dimensionar ni migrar.
Colas basadas en archivos con límites de concurrencia por DAG. dagu coordinator despacha por gRPC a workers elegidos por etiquetas como gpu=true.
Cron con zonas horarias, catchup_window, overlap_policy, retry_policy por paso, detección de zombis, manejadores de ciclo de vida, notificaciones por email y webhook, y enrutado de incidentes.
DAGU_AUTH_MODE none, basic o builtin; cinco roles RBAC; workspaces; tareas humanas; enmascarado de secretos; claves API; tokens webhook por DAG.
El mismo binario funciona de tres maneras, y Dagu Console las supervisa todas.
Un proceso dagu start-all ejecuta el servidor, el scheduler y los pasos en una máquina, con almacenamiento basado en archivos.
Tu plataforma aprovisiona un worker por ejecución que invoca el binario y se destruye al terminar. El servidor lee el estado desde un volumen compartido.
El servidor despacha tareas a un coordinator. Los workers se conectan hacia fuera por gRPC, consultan tareas que coinciden con sus etiquetas y devuelven estado y logs.
Los servidores de cualquiera de estas configuraciones reportan a la consola de Dagu por HTTPS saliente. La consola los muestra juntos y te avisa por correo, chat o PagerDuty cuando falla un workflow o un servidor se queda en silencio. Los logs completos, las salidas y los secretos se quedan en cada servidor.
Dagu Cloud
Conecta servidores autoalojados a Dagu Cloud para ver su salud y sus ejecuciones juntas, recibir alertas por correo, Slack, Teams o PagerDuty, actuar sobre las ejecuciones y dejar que ChatGPT o Claude los operen mediante MCP. La ejecución y los datos se quedan en tus servidores.
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Estado, versión de Dagu, último reporte, fallos de hoy y tasa de éxito de 7 días de cada servidor, además de una lista de lo que requiere atención.
Un workflow fallido, un servidor en silencio o una ejecución muy por encima de su tiempo habitual abre una alerta, por correo o en Slack, Teams, Google Chat, Discord, PagerDuty o un webhook. Se resuelve sola.
Reintenta, detén y aprueba ejecuciones desde la consola, o conecta ChatGPT y Claude mediante un único endpoint MCP. Los servidores se conectan hacia fuera; los logs completos, las salidas y los secretos se quedan en ellos.
Convierte scripts privados, CLIs internos, acciones reutilizables, herramientas fijadas y artefactos en workflows que otros equipos pueden solicitar o ejecutar de forma segura.
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]
Dagu usa la licencia GPLv3 y es gratuito para siempre. Team y Pro añaden Dagu Cloud para cada servidor con licencia, además de SSO, RBAC, registros de auditoría y enrutamiento de incidentes en cada servidor.
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Para equipos que construyen infraestructura de workflows orientados a eventos en entornos complejos
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Team y Pro no incluyen soporte; los contratos Enterprise sí. Hay consultoría de pago para instalación, migración y diseño de workflows. Ver detalles de consultoría
Cómo encajan Dagu Cloud, los planes y las licencias de servidor: Descripción general de Dagu Cloud
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