n8n 自動化工具 docker 安裝以及簡介教學 🤖

• Youtube Tutorial - n8n 自動化工具 docker 安裝以及簡介教學

n8n 是個開源的視覺化工作流程自動化工具（可以自架設）,

可以像組積木一樣，透過拖拉方式建立自定義的自動化流程，同時也支援透過程式碼撰寫 Python 和 JavaScript 來擴充功能。

使用 docker 安裝 n8n

這邊假設使用者已經安裝好 docker,

n8n - docker-compose

先建立 .env 檔案

mkdir n8n-compose
cd n8n-compose

DOMAIN_NAME=example.com

# The subdomain to serve from
SUBDOMAIN=n8n

# The above example serve n8n at: https://n8n.example.com

# Optional timezone to set which gets used by Cron and other scheduling nodes
# New York is the default value if not set
GENERIC_TIMEZONE=Asia/Taipei

# The email address to use for the TLS/SSL certificate creation
SSL_EMAIL=user@example.com

建立一個資料夾保存 n8n data

mkdir local-files

docker-compose.yml 如下

services:
  traefik:
    image: "traefik"
    restart: always
    command:
      - "--api=true"
      - "--api.insecure=true"
      - "--providers.docker=true"
      - "--providers.docker.exposedbydefault=false"
      - "--entrypoints.web.address=:80"
      - "--entrypoints.web.http.redirections.entryPoint.to=websecure"
      - "--entrypoints.web.http.redirections.entrypoint.scheme=https"
      - "--entrypoints.websecure.address=:443"
      - "--certificatesresolvers.mytlschallenge.acme.tlschallenge=true"
      - "--certificatesresolvers.mytlschallenge.acme.email=${SSL_EMAIL}"
      - "--certificatesresolvers.mytlschallenge.acme.storage=/letsencrypt/acme.json"
    ports:
      - "80:80"
      - "443:443"
    volumes:
      - traefik_data:/letsencrypt
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro

  n8n:
    image: n8nio/n8n:stable
    restart: always
    ports:
      - "127.0.0.1:5678:5678"
    labels:
      - traefik.enable=true
      - traefik.http.routers.n8n.rule=Host(`${SUBDOMAIN}.${DOMAIN_NAME}`)
      - traefik.http.routers.n8n.tls=true
      - traefik.http.routers.n8n.entrypoints=web,websecure
      - traefik.http.routers.n8n.tls.certresolver=mytlschallenge
      - traefik.http.middlewares.n8n.headers.SSLRedirect=true
      - traefik.http.middlewares.n8n.headers.STSSeconds=315360000
      - traefik.http.middlewares.n8n.headers.browserXSSFilter=true
      - traefik.http.middlewares.n8n.headers.contentTypeNosniff=true
      - traefik.http.middlewares.n8n.headers.forceSTSHeader=true
      - traefik.http.middlewares.n8n.headers.SSLHost=${DOMAIN_NAME}
      - traefik.http.middlewares.n8n.headers.STSIncludeSubdomains=true
      - traefik.http.middlewares.n8n.headers.STSPreload=true
      - traefik.http.routers.n8n.middlewares=n8n@docker
    environment:
      - N8N_HOST=${SUBDOMAIN}.${DOMAIN_NAME}
      - N8N_PORT=5678
      - N8N_PROTOCOL=https
      - NODE_ENV=production
      - WEBHOOK_URL=https://${SUBDOMAIN}.${DOMAIN_NAME}/
      - GENERIC_TIMEZONE=${GENERIC_TIMEZONE}
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
      - ./local-files:/files

volumes:
  n8n_data:
  traefik_data:

如果你在你的雲空間, 直接設定好你的 DNS, 就可以一次完成了.

資料庫

這邊補充一下, N8N 預設是使用 SQLite,

也就是 n8nio/n8n:stable Image 裡面包含了 SQLite,

用來存儲 credentials, past executions, and workflows 這類的資料.

但是, 也可以使用 Using with PostgreSQL, 會有更好的效能(假如你有更大的需求量).

範例可以參考 n8n-hosting/docker-compose - Postgres

關於 Traefik 🚦

traefik 服務是一個現代化的反向代理和負載平衡器，類似於 Nginx。

它特別擅長與 Docker 整合，可以自動偵測新的容器服務並為其設定路由和 SSL 憑證。

如果你已經在主機上使用了 Nginx 或其他反向代理，可以考慮調整設定，移除 traefik 服務，

並手動設定你的反向代理將流量轉發到 n8n 容器的 5678 埠。

最後執行 docker compose up -d 就完成了.

瀏覽你的 http://127.0.0.1:5678 可以開始把玩 n8n.

但要注意 🔒

n8n is only accessible using secure HTTPS, not over plain HTTP.

n8n 官方建議且許多功能（特別是 Webhook）需要在安全的 HTTPS 環境下運作。

如果你在本機使用 HTTP 訪問(本機)，可能會在測試某些節點或功能時遇到問題。

因此，建議最終將 n8n 部署到具有有效 HTTPS 憑證的環境中。

也就是如果你不是 HTTPS, 測試起來可能會遇到一些問題, 所以我會建議直接佈署到雲空間並且處理好 HTTPS.

前面說到 traefik, 我自己的雲端主機是使用 nginx 了, 所以我有再調整移除 traefik, 改用 Nginx 也是沒問題的.

範例介紹

一般來說，大型語言模型本身不具備即時上網搜尋或執行外部動作的能力。

透過 n8n 中的 AI Agent 功能, 可以賦予 AI 模型額外能力,

使用工具 (Tools): 例如讓 AI 能夠執行網路搜尋、讀取檔案、呼叫 API 等。

規劃與執行: AI 可以根據目標，自行規劃需要使用哪些工具、按什麼順序執行，來完成更複雜的任務。

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本身 AI 不具有上網的能力, 但是當透過 AI Agent 之後, 整個功能就會變得很強大

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範例 AI_Agent_in_n8n.json 直接複製貼上即可.

測試建議

在測試 AI Agent 功能時，建議優先使用 OpenAI 的模型，因為其對於 Function Calling / Tool Using 的支援通常較為成熟，

使用其他模型可能會遇到預期外的錯誤或限制, 因為我發現使用其他的 AI 會有其他的錯誤.

也就是說, AI Agent 比較像 Function Calling, 和之後要介紹的 MCP 又不太一樣.

MCP Server

如果要使用 MCP 中的 MCP Server Trigger (n8n Version 1.88.0 才有).

通常會使用反向代理( 我使用 Nginx ),

Nginx 記得一定要設定 proxy_buffering off; :exclamation: :exclamation: (範例如下)

不然你會發現你的 MCP 一直連不上.

 location / {
    proxy_pass http://n8n:5678;
    proxy_http_version 1.1;
    proxy_buffering off;
    proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
    proxy_set_header Connection "Upgrade";
    proxy_set_header Host $host;
  }

這邊說明一下什麼是 proxy_buffering 的作用 🤔 這個指令控制 Nginx 是否要緩衝 (buffer) 從後端伺服器.

on (預設值): 當 proxy_buffering 是 on 時，Nginx 會先嘗試從後端讀取 完整 的回應，

將其存儲在記憶體或暫存檔中，然後再 一次性 地將這個完整的回應發送給客戶端。

這樣做的好處是，如果客戶端網路慢，不會長時間佔用後端 n8n 的連線；

壞處是客戶端需要等待 Nginx 接收完所有數據才能開始收到內容，且會消耗 Nginx 伺服器的記憶體/磁碟空間.

off 當 proxy_buffering 是 off 時，

Nginx 會 即時地 將從後端（n8n）收到的數據塊 (chunk) 直接轉發給客戶端，

不做完整的緩衝。收到多少，就轉發多少。

接著說明 n8n 的 MCP Server(與 proxy_buffering off; 的關聯)

n8n 有一些功能需要 長時間連接 並且 即時地 將數據從後端推送到前端（瀏覽器）。

SSE Trigger 節點： 如果你的工作流程使用 SSE Trigger (SSE - Server-Sent Events) 來接收事件。

為什麼需要 proxy_buffering off;

對於像 SSE 這樣的技術，數據是 持續不斷地、一小塊一小塊地 從伺服器發送到客戶端的。

如果 Nginx 使用預設的 proxy_buffering on;

它會一直等待 n8n 發送完 所有 的 SSE 數據（對於一個持續的事件流來說，可能永遠不會結束），

然後才轉發給瀏覽器。這就導致瀏覽器完全收不到即時的更新，違背了 SSE 的目的。

只有設置為 proxy_buffering off;

Nginx 才能在收到 n8n 發來的一小塊 SSE 數據時，立刻轉發給瀏覽器，從而實現了 n8n 編輯器中的即時反饋效果。

其他注意事項可參考 Limitations

社群節點 🧩

除了官方提供的節點之外, 社群有提供了非常多的第三方節點可以使用

community-node-package

可以自行選擇需要的安裝.

!alt tag

之後如果我有使用我再和大家分享.

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