Cliente MCP
Solicita uma operação aprovada sem receber credenciais privadas.
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.
Workflows são baseados em arquivos. Um binário, sem banco de dados ou broker externos. Pronto para ambientes air-gapped.
Scripts shell, jobs Python, SQL, dbt, DuckDB, contêineres e runbooks rodam como etapas de pipeline sem alterações. Nenhum novo framework necessário.
Defina workflows em um formato YAML simples e declarativo. Você pode usar qualquer script ou ferramenta existente sem modificação.
Use clientes compatíveis com MCP para criar, melhorar, depurar e executar workflows, e execute etapas Agent Harness dentro dos workflows. Secrets são injetados no runtime e mascarados nos logs; não são passados aos clientes MCP. Cada ação é registrada para compliance.
Configurar via MCP →Trusted by developers at
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.
Solicita uma operação aprovada sem receber credenciais privadas.
Aplica controle de acesso granular antes de qualquer workflow rodar.
Executa o script, contêiner, SQL, HTTP, SSH ou sub-workflow que você já confia.
Ferramentas e dados de produção ficam atrás do Dagu, não dentro do contexto do cliente.
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.
Expõe apenas as ações que cada cliente MCP tem permissão para executar.
Injeta credenciais em tempo de execução sem passá-las ao cliente MCP.
Registra quem ou o que solicitou cada workflow e com quais entradas.
Pause operações de alto risco para revisão humana.
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.
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.
Local
Execute `dagu start-all` em uma maquina com estado local baseado em arquivos. Sem database, broker ou platform stack.
Auto-hospedado
Mantenha Dagu server, workers, secrets, logs e execution dentro do seu proprio ambiente.
Dagu
Use um Dagu server dedicado operado pelo Dagu em uma instancia gVisor isolada no GKE.
Hibrido
Deixe o Dagu operar o server enquanto private workers executam Docker, private-network ou data-local steps.
Execução híbrida
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 battle-tested permitem que você foque no valor central sem se preocupar com orquestração.
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.
Use filas, limites de concorrência e workers distribuídos para controlar carga e espalhar jobs entre máquinas.
Agendamentos recorrentes, catchup, execuções duráveis, timeouts, reexecuções, notificações e roteamento de incidentes para responsáveis.
Gerenciamento de usuários, RBAC, workspaces, etapas de aprovação, gerenciamento de segredos integrado, chaves de API e webhooks.
Transforme requisições repetitivas em workflows de autoatendimento. As equipes de negócio os executam de forma independente. Os engenheiros ficam fora do processo.
Leve scripts shell, scripts Python, chamadas HTTP e jobs agendados existentes para o Dagu sem reescrevê-los.
Coordene backups via SSH, limpezas, scripts de deploy, janelas de patch, pré-condições e hooks de ciclo de vida.
Execute consultas PostgreSQL ou SQLite, transferências S3, transformações jq, validações e sub-workflows reutilizáveis.
Componha workflows em que cada etapa pode executar uma imagem Docker, um Job Kubernetes, um comando shell ou uma validação.
Execute ffmpeg, extração de thumbnails, normalização de áudio, processamento de imagens e outros jobs pesados em workers.
Execute leitura de sensores, limpeza local, sincronização offline, health checks e manutenção em dispositivos pequenos.
Execute qualquer harness para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento específicos com contexto limpo e retry e failover automáticos.
Transforme scripts privados, CLIs internos, actions reutilizáveis, ferramentas fixadas e artefatos em workflows que outras equipes podem solicitar ou executar com segurança.
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]
O Dagu está equipado com funcionalidades de motor de workflow de nível produção.
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.
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
Dagu is really a gem in the open source world! ❤️ What a release — with GitHub Actions as well. Thanks guys.
@borestad
Elk Studios
Dagu is an amazing tool!! It works perfectly now, thank you so much! 💖
@jarnik
Freelance developer
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
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
I've recently played around with Dagu for private stuff and think it could also be worth introducing at work.
@DarkWiiPlayer
Developer
Awesome, it works like a charm! I second the update of the doc on this one.
@thibmart1
Developer
That's very impressive. The exit code dictionary will make these DAGs even further sophisticated. Once again, very good features. 🫡
@ghansham
Developer
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
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@ghansham
Developer
I love how simple this is now.
@n3storm
Estudio Nexos
Fantastic! Thanks for the quick reply — keep up the great project!
@mitchplze
Developer
Amazing support! Thank you!
@kacamific
Developer
It works perfectly with v2.6.1. Thank you very much for the correction.
@napnap75
Developer
Thanks for the fix. Works great now.
@triole
Developer
As always, appreciate the great work — just sharing feedback to help shape the roadmap.
@jonnochoo
Developer
it's awesome you keep working on it 👍
@fishnux
Developer
Thank you so much for the quick fix! I tested it, and it now correctly stores the files where it should.
@IngwiePhoenix
Developer
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@n3storm
Estudio Nexos
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@IngwiePhoenix
Developer
Dagu continua open source. Minimum inclui 3 licenças de servidor self-host; Pro inclui 15. Cada licença cobre um servidor Dagu, com workers ilimitados.
3 licenças de servidor Dagu self-host
15 licenças de servidor Dagu self-host
Crie uma licença self-host de teste de 14 dias em minutos
Sem cartao de credito
Instale o Dagu com o assistente guiado e depois siga para o guia completo de instalação ou para o quickstart.
Os instaladores por script sao o caminho recomendado. Homebrew, npm e Docker continuam disponiveis, mas fazem apenas a instalacao do binario ou do conteiner.
Instale o skill do Dagu para autoria de workflows, ou conecte um cliente MCP a um servidor Dagu em execução.
Ajuda Claude Code, Codex, Gemini CLI e outras ferramentas de programação com IA a escrever YAML do Dagu.
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.
O instalador guiado pode concluir a configuração inicial para você.
Entre em contato para consultas empresariais, dúvidas ou feedback. Adoraríamos ouvir você.