クイックスタート

何もない状態から、5 分未満でワークフローを実行できます。

1. インストール

macOS/Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.sh | bash

Windows

irm https://raw.githubusercontent.com/dagucloud/dagu/main/scripts/installer.ps1 | iex

Docker

docker pull ghcr.io/dagucloud/dagu:latest

npm

npm install -g --ignore-scripts=false @dagucloud/dagu

Homebrew

brew install dagu

スクリプトインストーラは、ガイド付きのウィザードで PATH の設定、バックグラウンドサービスのセットアップ、最初の管理者アカウントの作成を行います。Windows のグラフィカルインストーラは、PATH とサービスのセットアップを行います。Homebrew、npm、Docker でインストールされるのは、バイナリまたはコンテナのみです。

すべてのオプション (特定のバージョン、任意のディレクトリ、サービスのスコープ、アンインストール、CI/非対話) については、インストールガイドを参照してください。

インストールを確認します。

Installed binary

dagu version

Docker

docker run --rm ghcr.io/dagucloud/dagu:latest dagu version

2. 最初のワークフローの作成

DAG は YAML ファイルです。空のフォルダに、次の内容を hello.yaml として保存します。

steps:
  - id: hello
    run: echo "Hello from Dagu!"
  - id: step_2
    run: echo "Running step 2"
    depends: hello

3. 実行

Installed binary

dagu start hello.yaml

Docker

mkdir -p ~/.dagu/dags
cp hello.yaml ~/.dagu/dags/
docker run --rm \
  -v ~/.dagu:/var/lib/dagu \
  ghcr.io/dagucloud/dagu:latest \
  dagu start hello

出力:

Succeeded - 2026-04-24T15:23:07+09:00

dag: hello (0s)
├─log: .../logs/hello/.../dag-run....log
│
├─hello (0s) [succeeded]
│ ├─echo "Hello from Dagu!"
│ │
│ └─stdout: .../hello....out
│     Hello from Dagu!
│
└─step_2 (0s) [succeeded]
  ├─echo "Running step 2"
  │
  └─stdout: .../step_2....out
      Running step 2

Result: Succeeded

タイムスタンプ、所要時間、ログのパスは実行ごとに異なります。

その他の便利なコマンドです。

Installed binary

dagu validate hello.yaml   # Check syntax without running
dagu dry hello.yaml        # Show execution plan
dagu status hello          # Last run status
dagu history hello         # Recent runs

Docker

docker run --rm -v ~/.dagu:/var/lib/dagu ghcr.io/dagucloud/dagu:latest dagu validate hello
docker run --rm -v ~/.dagu:/var/lib/dagu ghcr.io/dagucloud/dagu:latest dagu dry hello
docker run --rm -v ~/.dagu:/var/lib/dagu ghcr.io/dagucloud/dagu:latest dagu status hello
docker run --rm -v ~/.dagu:/var/lib/dagu ghcr.io/dagucloud/dagu:latest dagu history hello

4. Web UI を開く

Installed binary

dagu start-all --dags .

Docker

docker run --rm \
  -v ~/.dagu:/var/lib/dagu \
  -p 8080:8080 \
  ghcr.io/dagucloud/dagu:latest \
  dagu start-all

http://localhost:8080 にアクセスします。初回起動時は、スクリプトインストーラですでに作成済みの場合を除き、管理者アカウントを作成します。Workflows からワークフローを開くと、ステップの状態がリアルタイムに反映されるグラフ、実行履歴、ステップごとのログを確認できます。ワークフローは、視覚的に編集することも、YAML として編集することもできます。 --dags . フラグは、現在のフォルダにあるすべての YAML ファイルをワークフローとして読み込みます。そのため、hello.yaml を空のフォルダに置いています。

インストーラでバックグラウンドサービスをセットアップした場合、Dagu はすでに起動しています。既定のアドレスは http://localhost:8080 です。2 つ目のサーバーを起動せず、UI からワークフローを追加するか、hello.yaml をサービスの DAG ディレクトリにコピーしてください。DAG ディレクトリは、スクリプトインストーラが表示したディレクトリ、または Windows のグラフィカルインストーラの場合は C:\ProgramData\Dagu\dags です。

DAG ディレクトリが空の状態で初めて起動すると、Dagu は 6 つのサンプルワークフロー (example-01-basic-sequential.yaml から example-06-retry-on-failure.yaml まで) を作成します。example-06-retry-on-failure は最初の試行が失敗し、リトライで成功します。これにより、不安定な依存先からステップが回復する様子を確認できます。インストールしたバイナリでの既定の DAG ディレクトリは ~/.config/dagu/dags/ です。スクリプトインストーラでサービスをセットアップした後など、~/.dagu が存在する場合は ~/.dagu/dags/ です。上記の Docker コマンドは、~/.dagu/dags/ を /var/lib/dagu/dags/ にマウントします。サンプルを無効にするには、DAGU_SKIP_EXAMPLES=true を設定するか、config.yaml に skip_examples: true を設定します。

基本要素

依存関係

steps:
  - id: extract
    run: ./extract.sh

  - id: transform_a
    run: ./transform_a.sh
    depends: extract

  - id: transform_b
    run: ./transform_b.sh
    depends: extract

  - id: load
    run: ./load.sh
    depends: [transform_a, transform_b]

パラメータ

params:
  - SOURCE: /data
  - DEST: /backup

steps:
  - run: tar -czf ${params.DEST}/backup.tar.gz ${params.SOURCE}

dagu start backup.yaml -- SOURCE=/important DEST=/backups

リトライとエラー処理

steps:
  - id: download
    run: curl -f https://example.com/data.zip -o data.zip
    retry_policy:
      limit: 3
      interval_sec: 30

  - id: process
    run: ./process.sh data.zip
    continue_on:
      failure: true
    depends: download

handler_on:
  failure:
    run: echo "run failed" | mail -s "alert" admin@example.com
  exit:
    run: rm -f data.zip
    depends: download

コンテナ

Docker でのインストール

Dagu 自体を Docker で実行している場合、ホストの Docker ソケットをマウントするまで、前述の Docker コマンドではコンテナステップを作成できません。

すべてのステップを同じコンテナで実行します。

container:
  image: python:3.11
  volumes:
    - ./data:/data
steps:
  - id: write_file
    run: python -c "open('/data/out.txt','w').write('hi')"
  - id: read_file
    run: python -c "print(open('/data/out.txt').read())"
    depends: write_file

または、1 つのステップのみを専用のコンテナで実行します。

steps:
  - name: build
    container:
      image: node:20-alpine
    run: npm run build

スケジュール実行

schedule: "0 2 * * *"      # 2 AM daily
overlap_policy: skip        # drop new runs while one is active
timeout_sec: 3600
steps:
  - run: ./nightly.sh

作業ディレクトリ

DAG は、既定では YAML ファイルのあるディレクトリで実行されます。working_dir で上書きできます。

working_dir: /app/project
dotenv: .env                 # resolved from working_dir
steps:
  - run: ls -la

次のステップ

• 主要な概念: ステップ、依存関係、実行モデル
• デプロイモデル: シングルサーバー、一時ワーカー、分散ワーカー
• ワークフローの作成: YAML で指定できるすべての項目
• ステップタイプ: 組み込みのエグゼキュータ (docker、ssh、http、wait、sql、s3、sub-DAG など)
• サンプル: そのまま応用できるパターン
• CLI リファレンス: すべてのコマンドとフラグ
• MCP クイックスタート: 外部の AI ツールを稼働中の Dagu サーバーに接続する
• MCP サーバー: MCP 対応クライアントを稼働中の Dagu サーバーに接続する
• 監視: ワークフローの失敗時やサーバーからの報告が途絶えたときにメールを受け取る