Dagu Web UIにアクセスする
- ブラウザを開いて次にアクセス:
http://<SERVER_IP>:8080/login(HTTP) - 以下に保存されている資格情報を使用してログインします。
/root/.dagu-credentials
ポート
- ウェブUI:
8080 - gRPC コーディネーター:
50055（内部）
重要なパス
システム構成:
/usr/local/bin/dagu # Binary
/etc/dagu/ # Env directory
/etc/systemd/system/dagu.service # Systemd service
サービスモード (システムレベル):
/var/lib/dagu/
├── dags/ # Workflows
├── logs/ # Execution logs
├── data/ # History
├── suspend/ # Pause flags
└── base.yaml # Shared config
CLI モード (ユーザーレベル):
~/.config/dagu/
├── dags/ # Workflows
├── config.yaml # Configuration
└── base.yaml # Shared config
~/.local/share/dagu/
├── logs/ # Execution logs
├── data/ # History
└── suspend/ # Pause flags
サービス管理
# Check service status
systemctl status dagu
# Start the service
systemctl start dagu
# Stop the service
systemctl stop dagu
# Restart the service
systemctl restart dagu
基本的な CLI の使用法
# Show help / available commands
dagu --help
# Show installed version
dagu version
# Install Dagu skills (auto-detect supported tools)
dagu ai install
# Install non-interactively (auto-confirm all prompts)
dagu ai install --yes
# Install to a specific skills directory
dagu ai install --skills-dir ~/.agents/skills
# Start a DAG workflow from a file or named workflow
dagu start my-workflow.yaml
# Pass parameters to a DAG (after --)
dagu start my-workflow.yaml -- param1=value1 param2=value2
# Execute a command directly as a DAG step
dagu exec -- python script.py
# Example with arguments
dagu exec -- python script.py --input data.csv
最初のワークフローを作成する (CLI モード)
DAG ディレクトリを作成します。
mkdir -p ~/.config/dagu/dags
という名前のファイルを作成します hello.yaml (/root/.config/dagu/dags/hello.yaml):
steps:
- name: hello
command: echo "Hello from Dagu"
ワークフローを実行します。
dagu start hello
最初のワークフローを作成する (Web モード)
ワークフロー ファイルを作成します。
vim /var/lib/dagu/dags/hello.yaml
次のコンテンツを追加します。
steps:
- name: hello
command: echo "Hello from Dagu"
ワークフローは、実行中のサービスによって自動的に検出されます。
Web UI からトリガーできます。
