SREプロジェクト化しないワークフローエンジン。
Daguは、運用自動化とAI支援オペレーションのためのローカルファーストなワークフローエンジンです。オープンソースかつセルフホスト可能で、単一バイナリで動作し、外部データベースやブローカーは不要です。宣言型YAMLでDAGを定義します。シェルコマンド、Dockerコンテナ、k8sジョブ、SSH経由のリモートコマンドなどをサポートします。既存のスクリプトやツールはそのままに、スケジュール実行、リトライ、承認、ログ、実行履歴を追加できます。
Daguは、運用オーバーヘッドなしに強力なワークフローオーケストレーションを求める開発者のために作られています。
# runs every night at 02:00schedule: "0 2 * * *"steps:- name: fetch datacommand: python fetch.pyretryPolicy:limit: 3- name: build reportcommand: python report.py- name: notifycommand: ./notify.sh
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実際の業務を支えるコントロールプレーン
Daguは、スクリプト、ツール、Runbook、Agent Harnessワークフローに欠けていた運用レイヤーをチームに提供します。
可観測性
ワークフロー、スケジュール、ライブステータス、ログ、実行履歴、出力、成果物、承認をWeb UIで追跡できます。
言語非依存の実行
シェルコマンド、Pythonスクリプト、コンテナ、Kubernetes Job、SQLクエリ、HTTPリクエスト、SSHコマンドなどを実行できます。
MCPサーバー
MCP対応エージェントがDaguの状態を確認し、変更をプレビューし、ワークフローを編集し、実行を制御できます。
Agent Harnessワークフロー
外部エージェントのCLIをワークフローから実行しつつ、ログ、承認、シークレット、監査履歴をDaguに保持します。
シークレット管理
シークレットをワークフロー実行に注入し、ユーザー、エージェント、チャットツール向けにログ内の機密値をマスクします。
権限管理
RBAC、SSO、APIキー、ワークスペース制御、監査ログを使って、ワークフローへのアクセスを管理します。
プロダクショングレードのワークフローエンジン機能
実績あるワークフローエンジン機能により、オーケストレーションを気にせずコアバリューに集中できます。
パフォーマンス
ハードウェア、ワークフローの形、ステップ時間、キュー設定に応じて、1台のマシンで1日に数千のワークフロー実行を扱えます。
よくあるパターン
非公開スクリプトワークフロー
非公開スクリプト、社内 CLI、再利用可能なアクション、固定ツール、成果物を、他チームが安全に依頼または実行できるワークフローにします。
- 1既存のスクリプトやコマンドをそのまま使う
- 2広い本番アクセスではなく限定されたパラメータを公開する
- 3型付き出力を持つバージョン付き Dagu Actions を呼び出す
- 4レポートとログを第一級の成果物として保存する
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]
開発者に愛されるツール
Dagu GitHubコミュニティからのリアルなコメント。
最近ずっと、Agent の動的ワークフローの代替を探していた。 最初は Temporal の線で探していた。Temporal は強力だが、agent・スクリプト・データ処理・運用タスクを動的につなげたいだけなら、仕組み全体が少し重く感じることもある。 そこで Dagu を見つけて、方向性がとても合っていると感じた。 単一バイナリで動き、フローは YAML で書け、ローカルファイルで管理でき、Web UI も付いていて、DB やブローカーを別途立てる必要もない。 組み込みアクションも豊富で、shell、Docker、K8s Job、SSH などが揃っている。うれしい驚きだったのは harness.run で、外部の coding agent CLI をそのままフローに組み込める。 気に入っているのは、フローそのものがファイルで、状態・ログ・リトライ・依存関係・画面まで全部面倒を見てくれるところ。 小規模チーム、プライベート環境、個人の自動化、そして agent ワークフローには、Dagu のようなローカルファースト路線がむしろ心地いい。
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
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
独自インフラ上のセルフホスト
DaguはGPLv3で永久無料です。有償ライセンスでは、チーム向けのSSO、RBAC、監査ログ、インシデントルーティング、サポートを追加できます。
- ワークフロー自動化と監視のフル機能
- DAG可視化付きWeb UI
- Docker、SSH、HTTPエグゼキュータ
- cronスケジューリングとリトライ
- 自動化用 API キーは最大2個
複雑な環境でイベント駆動ワークフロー基盤を構築するチーム向け
- 分散環境構築のアーキテクチャコンサルティング
- カスタム実装
- MCP OIDC/SSO 設定支援
- 初期移行サポート
- 専任ミーティング
カスタムソリューション
特定の企業ニーズに合わせた機能を構築します。
ターンキーソリューション
膨大な技術リソースやサーバーリソースを消費せずに、チームがDaguを容易にスケールできる、すぐに使えるセットアップを構築します。
14日間のセルフホストライセンストライアルを数分で作成 — 14日間, クレジットカード不要. 無料ライセンストライアルを開始
クイックスタート
ガイド付きインストーラーで Dagu を入れたら、詳しいインストールガイドやクイックスタートに進めます。
dagu コマンドをインストール
最も簡単なのはスクリプトインストーラーです。Homebrew、npm、Docker も使えますが、そちらはバイナリまたはコンテナの導入のみです。
AI ツールを接続
Workflow 作成には Dagu スキルをインストールし、実行中の Dagu サーバー操作には MCP クライアントを接続します。
Claude Code、Codex、Gemini CLI などの AI コーディングツールが Dagu YAML を作成できるようにします。
MCP 対応クライアントが Dagu の状態を読み取り、変更をプレビューし、DAG run を操作できます。
OIDC/SSO による MCP アクセスはエンタープライズ向けに提供しています。設定については お問い合わせ ください。