创建开源AI Workflow平台，n8n自动化工具部署与使用

给大家安利一个在GitHub已经有75K 超高Star的开源workflow平台：n8n

GitHub地址：

https://github.com/n8n-io/n8n

它跟fastgpt、dify、coze等LLM平台略有不同，n8n是专注workflow（工作流）这块的。可以集成LLM，但不限于此，可以更自由的定制AI流程。

最大的区别就是n8n的工作流节点更丰富，支持更加细粒度的配置，自由度更高，功能更强大

所以就workflow而言，n8n是绝对的专业、强大。

分享一个个人观点，虽然那种让AI自己边干活边思考的模式很棒，更省力，但使用下来，我觉得现阶段还存在很多问题，最大的问题就是不稳定，复杂任务成功率低。所以目前很多场景我还是推荐定制固定的工作流，因为这本身就是用来增加AI系统稳定性的

它可以把各种互不相关的系统和API连接起来（官方提供了400+各种工具和应用的节点）

另外，社区还提供了1000+外部工具、应用，让数据在不同服务之间自由流动。它所支持的工具甚至比字节的扣子还要丰富。

还内置丰富的AI节点

轻松整合DeepSeek等各大厂商的模型，定制专属AI Agent

当然，你也不必任何功能都自己吭哧吭哧搭建，官方支持1599个现成的工作流模板，涵盖各种实用场景，咱们可以找到合适的直接复制过来用，或者在模板基础上构建自己的工作流。

可以说在n8n上，几乎任何定制化需求都可以得到满足，更关键的是：它的可视化界面设计得非常直观。即使你不是技术人员，也能通过拖拽节点的方式，轻松创建复杂的工作流。

另外官方虽然还未支持MCP，但社区已经提供了MCP节点（这块将在后续文章详细讲解）

还支持企业级的权限管理：SSO，RBAC权限控制；

企业级功能：版本控制，追溯回滚，日志追踪等。

n8n快速部署

安装n8n还是比较简单的，通过docker即可一键部署

它只需要启动一个服务(镜像也只有700多M)，相比fastgpt，dify等需要的资源更少，对电脑配置基本没啥要求

docker volume create n8n_datadocker run -d --name n8n -p 5678:5678 \  -v n8n_data:/home/node/.n8n \  -e N8N_SECURE_COOKIE=false \  -e N8N_HOST=你的外网IP \  docker.n8n.io/n8nio/n8n

或者也可以使用docker-compose.yml

version: "3"services:  n8n:    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n    container_name: n8n    ports:      - "5678:5678"    volumes:      - n8n_data:/home/node/.n8n    environment:      - N8N_SECURE_COOKIE=false      - N8N_HOST=你的外网IP    restart: unless-stoppedvolumes:  n8n_data:    external: true

这里面有个坑，如果你想使用X等 需要配置重定向URL的节点

那么启动前需要配置N8N_HOST=外网IP，如果不指定默认是localhost，到时候X节点是无法授权成功的。

部署成功之后直接访问 http://localhost:5678，如果是部署到云服务器，请访问 http://外网IP:5678

默认是英文，可以安装沉浸式翻译一键翻译页面

附上几个实用场景

1.个人效率类：AI记账助手

2.社媒运营类：多平台一键分发

3.电商实战类：订单自动化分析

4.生活娱乐类：天气预警+穿搭推荐

5.全自动AI写稿分发；

6.热点监控：监控各家官媒，第一时间获取重要信息；

等等等...

我目前也在n8n上做了一些AI应用，但还没有优化完毕，篇幅原因，今天这篇先给大家介绍n8n，同时可以部署起来，下篇给大家分享n8n的实用案例实操～