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Conçu pour les équipes dont le métier n'est pas l'orchestration.

Orchestration local-first qui fonctionne, tout simplement.

Définissez vos workflows en YAML déclaratif ; un binaire open source les exécute, en local ou via SSH, avec planification, reprises, tâches humaines, logs et interface web. Vos scripts, conteneurs et agents IA restent intacts. Pas de base de données externe, pas de framework.

CommencerEssayer la démoIdentifiants: demouser / demouser
Installer la commande dagu
$curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash
LinuxmacOSWindowsDockerKubernetes
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 orchestre les workflows clients et DevCake open source avec Dagu

Flieber s’appuie sur Dagu pour créer et exécuter les DAGs clients de sa plateforme interne, remplaçant les orchestrateurs lourds par un moteur léger, économe et portable.

Plateforme client interneFlieberVisiter FlieberVotre fabrique logicielle personnelleDevCakeDes tickets entrent, des pull requests sortent. DevCake transforme le tableau de tâches existant en équipe logicielle ; Dagu isole chaque exécution de harness CLI dans un workflow en deux étapes.Découvrir DevCake
Également en productioninflowinflow exécute des pipelines de data engineering sur site avec Dagu, en orchestrant dbt et Sling.

Quickstart

Quickstart
1

Installer la commande dagu

Binaire
$curl -L https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash
✓ Installed to /usr/local/bin/dagu
2

Exécutez votre premier workflow

hello.yaml
$cat > hello.yaml << EOF
# Votre premier workflow
steps:
- command: echo "Hello from dagu!"
- command: ls -la
EOF
✓ hello.yaml créé
3

L'exécuter

Terminal
$dagu start hello.yaml
Running hello...
✓ hello finished
Hello from dagu!
Running list...
✓ list finished
-rw-r--r-- hello.yaml
✓ Workflow terminé avec succès
4

Explorer l'interface Web

Installez Dagu et exécutez votre premier workflow depuis l’interface Web en quelques minutes.

Terminal
$dagu start-all
✓ Serveur démarré sur http://localhost:8080
Interface Web : Éditeur visuel de workflows, surveillance en temps réel, historique d'exécution
Ouvrir http://localhost:8080

Vous utilisez Dagu ?

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Lancez vos workflows sans quitter vos outils d'IA

Créez et lancez des workflows depuis Claude, Codex, Cursor ou n'importe quel client MCP.

Depuis vos outils d'IA

Créez et lancez des workflows depuis n'importe quel client MCP.

Les outils MCP aux droits limités permettent de créer des workflows et de suivre leurs exécutions. Depuis le même client, vous pouvez relancer un échec ou arrêter une exécution.

Agent / IDE → MCP → Dagu

Configurer 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
  • Perplexity

Le plan de contrôle autour de votre travail réel

Tout ce qui suit est inclus dans le binaire open source ; SSO, RBAC et journaux d'audit s'activent avec une licence self-host.

Étapes conteneur

Exécutez des étapes de workflow dans des conteneurs Docker quand l'isolation ou les outils empaquetés comptent.

Workflows imbriqués

Composez de plus grandes opérations à partir de workflows plus petits et réutilisables.

Exécution distante

Exécutez des commandes sur des serveurs distants via SSH tout en gardant statut et logs dans Dagu.

Planificateur avancé

Exécutez des workflows récurrents avec syntaxe cron, fuseaux horaires et contrôles manuels.

Notifications et incidents

Configurez le routage dans la Web UI pour que les exécutions en échec ou en attente arrivent au bon canal ou fournisseur d'incidents.

Gestion des webhooks

Déclenchez des workflows depuis GitHub, Stripe, Slack ou tout autre système, même sur des serveurs sans adresse publique.

Interface Web

Inspectez les DAGs, exécutions, logs, historiques et définitions de workflow depuis un seul endroit.

Autonome

Les workflows sont basés sur des fichiers. Un binaire, sans base de données ni broker externe. Prêt pour les environnements air-gapped.

Auto-hébergé partout

Un binaire pour Linux, macOS et Windows. docker run ou Helm pour les conteneurs ; montée en charge avec un coordinator et des workers routés par labels.

Exploitation en production

Les garanties et les réglages, appelés par leurs vrais noms.

Performance

Des milliers d'exécutions par jour sur une machine ; la capacité dépend du CPU, du disque et de la forme du workflow. L'état tient dans des fichiers locaux : aucune base de données à dimensionner ni à migrer.

Exécution distribuée

Files basées sur des fichiers avec limites de concurrence par DAG. dagu coordinator distribue en gRPC vers des workers choisis par labels comme gpu=true.

Files d'attenteExécution distribuée

Notifications

Cron avec fuseaux horaires, catchup_window, overlap_policy, retry_policy par étape, détection de zombies, handlers de cycle de vie, notifications email et webhook, routage d'incidents.

PlanificationReprises durablesGestionnaires d'événementsAlertesIncidents

Auth et RBAC

DAGU_AUTH_MODE none, basic ou builtin ; cinq rôles RBAC ; workspaces ; tâches humaines ; masquage des secrets ; clés API ; tokens webhook par DAG.

Tâches humainesRBACWorkspacesREST API

Architecture

Le même binaire fonctionne de trois façons, et Dagu Console les surveille toutes.

Serveur unique

Un processus dagu start-all fait tourner le serveur, le scheduler et les étapes sur une seule machine, avec un stockage basé sur des fichiers.

Serveur unique

Workers temporaires

Votre plateforme provisionne un worker par exécution qui lance le binaire, puis le détruit une fois l'exécution terminée. Le serveur lit l'état depuis un volume partagé.

Workers temporaires

Coordinator et workers

Le serveur envoie les tâches à un coordinator. Les workers se connectent en sortie via gRPC, interrogent les tâches correspondant à leurs labels et renvoient statut et logs.

Coordinator et workers

Supervision avec Dagu Console

Les serveurs de chacune de ces configurations font leurs rapports à la console Dagu en HTTPS sortant. Elle les affiche ensemble et vous alerte par e-mail, chat ou PagerDuty quand un workflow échoue ou qu’un serveur se tait. Les logs complets, sorties et secrets restent sur chaque serveur.

Supervision avec Dagu Console

Dagu Cloud

Dagu sur plusieurs serveurs ? Pilotez-les tous depuis un seul plan de contrôle

Connectez des serveurs auto-hébergés à Dagu Cloud pour voir leur état et leurs exécutions ensemble, recevoir des alertes par e-mail, Slack, Teams ou PagerDuty, agir sur les exécutions et laisser ChatGPT ou Claude les piloter via MCP. L’exécution et les données restent sur vos serveurs.

Gratuit pour un serveur. Lire l’annonce

Serveurs connectés dans la console Dagu avec, pour chaque serveur, le statut, la version de Dagu, le dernier rapport, les échecs du jour, le taux de réussite et les alertes ouvertes

Tous les serveurs sur une seule page

Statut, version de Dagu, dernier rapport, échecs du jour et taux de réussite sur 7 jours pour chaque serveur, plus une liste de ce qui est à traiter.

Une alerte par problème

Un workflow en échec, un serveur silencieux ou une exécution bien au-delà de sa durée habituelle ouvre une alerte, envoyée par e-mail ou vers Slack, Teams, Google Chat, Discord, PagerDuty ou un webhook. Elle se résout d’elle-même.

Agir de partout, sans connexion entrante

Relancez, arrêtez et approuvez des exécutions depuis la console, ou connectez ChatGPT et Claude via un seul endpoint MCP. Les serveurs se connectent vers l’extérieur ; logs complets, sorties et secrets restent sur place.

Découvrir Dagu CloudLire la documentation

Patterns courants

Health Check
SSH Backup
Notify

Workflows de scripts privés

Transformez scripts privés, CLIs internes, actions réutilisables, outils épinglés et artefacts en workflows que d’autres équipes peuvent demander ou exécuter en sécurité.

  • 1Gardez les scripts et commandes existants intacts
  • 2Exposez des paramètres étroits au lieu d’un accès production large
  • 3Appelez des Dagu Actions versionnées avec sorties typées
  • 4Stockez rapports et logs comme artefacts de premier ordre
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]

Auto-hébergé sur votre propre infrastructure

Dagu est sous licence GPLv3 et restera gratuit. Team et Pro ajoutent Dagu Cloud pour chaque serveur sous licence, ainsi que le SSO, le RBAC, les journaux d’audit et le routage des incidents sur chaque serveur.

Communauté
Gratuit pour toujours
Serveurs illimités, workers illimités
  • Automatisation et surveillance complètes des workflows
  • Interface web avec éditeur visuel de workflows
  • Exécuteurs Docker, SSH et HTTP
  • Planification cron et tentatives
  • Jusqu'à 2 clés API pour l'automatisation
  • Supervision Dagu Cloud pour 1 serveur
Team
$50 / mois

Dagu Cloud pour 3 serveurs

3 serveurs, workers illimités
Démarrer l’essai gratuit

$500 / an · Économisez 2 mois · Paiement par carte ou sur facture

Pro
$150 / mois

Dagu Cloud pour 15 serveurs

15 serveurs, workers illimités
Démarrer l’essai gratuit

$1,500 / an · Économisez 2 mois · Paiement par carte ou sur facture

Enterprise
Sur mesure

Pour les équipes qui construisent une infrastructure de workflows orientée événements dans des environnements complexes

Nombre de serveurs sur mesure
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Essayez gratuitement pendant 14 jours — 14 jours, Sans carte bancaire. Démarrer l’essai gratuit

Team et Pro n’incluent pas de support ; les contrats Enterprise, si. Un conseil payant est disponible pour l’installation, la migration et la conception de workflows. Voir les détails du conseil

Comment s’articulent Dagu Cloud, les plans et les licences serveur : Présentation de Dagu Cloud

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