《不会写代码也能玩转自动化？n8n 入门实战指南》一、N8N 基本介绍 📝 核心定义 🧠 n8n（发音为 “n-ei

此文档的目的：可以通过直观的学习，快速搭建并使用N8N工作流

一、N8N 基本介绍 📝

核心定义 🧠

n8n（发音为 “n-eight-n”）是一个基于节点的、可扩展的开源工作流自动化工具 🛠️。其名字源于 “nodemation”（节点自动化）。它允许用户通过可视化的方式连接不同的应用、API 和服务，以构建复杂的自动化工作流 🌐。

工作流：工作流是一系列连接的步骤，定义了数据如何在不同的服务之间流动和处理 🔄。
节点：节点是工作流的基本构建块，每个节点代表一个特定的操作或服务 🧩：
- Manual Trigger：仅手动测试，适合开发调试 👨‍💻
- Schedule Trigger：定时自动运行，适合周期性任务 ⏰
- Webhook Trigger：外部事件驱动，适合 API 或集成场景 🔗
连接：连接决定了数据在节点之间的流向，定义了工作流的执行顺序 🔄。

核心特性 🌟

可视化编辑器 🎨

拖拽式界面，无需编程基础 🖱️
实时预览数据流 👀
直观的连接线显示数据流向 🧵

丰富的集成 🌐

800+ 预建节点 📚
支持主流应用和服务 💼
自定义 HTTP 请求节点 🌐

灵活配置 🔧

支持复杂的条件逻辑 🧠
数据转换和处理 🔄
错误处理和重试机制 🔄🔄

安全可靠 🔒

本地部署，数据不离开你的环境 🏠
开源透明，社区驱动 👥
企业级安全特性 🛡️

优势与劣势 ⚖️

优势 💪

开源 🌐：采用自定义的“公平代码”许可，核心源码可自由使用、修改和部署，极大保证了数据隐私和可控性 🔒。
支持多语言嵌入 💻：同时支持嵌入 JavaScript/Python 代码满足复杂逻辑需求，弥补纯可视化设计的不足 🧠。
数据主权与部署灵活性 🏠：支持自托管（服务器/NAS/Docker）、官方云服务及桌面版三种部署模式，企业可完全掌控数据存储位置 📍。
生态扩展性 🌱：覆盖 Notion、OpenAI、MySQL 等主流工具，同时允许用户开发自定义节点，实现与内部系统或小众 API 的无缝对接 🔗。
AI 能力深度整合 🤖：通过自托管 AI 启动套件（Self-hosted AI Starter Kit）快速搭建本地 AI 工作流，支持调用 OpenAI、LangChain 等模型 🧠。
活跃的社区和丰富的集成 👥：拥有一个非常活跃和友好的社区，用户贡献了大量的自定义节点和教程 📚。

劣势 👎

较高的学习曲线 📈：虽然它是低代码，但并非完全无代码。要充分发挥其威力（尤其是使用 HTTP 请求、函数节点），用户需要具备基本的 API、JSON 数据格式和简单的 JavaScript 知识，相比于 coze和Zapier学习成本稍高。
自托管的运维负担 🛠️：虽然自托管节省了费用，但你需要自行负责服务器的安装、配置、更新、监控和备份。这需要额外的 DevOps 知识或人力成本。
模型调用成本高 💰：例如：在 Coze 里面调用即梦生图模型只要 0.025 元一张，直接调用即梦 API 模型要 0.2 元一张，差了 8 倍，所以 Coze 是很适合做图文类，或者图片类视频的工作流
云版功能限制：n8n 的云托管版本 (n8n.cloud) 为了安全等原因，不允许执行自定义节点，这在一定程度上限制了其云版本的灵活性，而自定义节点正是其强大扩展性的体现。

N8N 对比其他自动化工具 🥊

特性维度	N8N	Coze (字节跳动)	Dify
核心定位	工作流自动化与集成	AI Bot/智能体开发平台	LLMOps 平台，AI 应用开发
核心能力	API 集成、数据转换、任务调度	多模型代理、插件生态、知识库、长期记忆	可视化 Prompt 编排、RAG 引擎、模型管理、Agent 框架
目标用户	开发者、数据工程师、DevOps	AI 应用开发者、产品经理、业务人员	AI 应用开发者、技术团队
代码能力	极强（内置代码节点，支持 JS/Python）	较弱（主要通过插件和 API，逻辑靠自然语言）	中等（支持 API 扩展，核心是配置而非写代码）
集成方式	节点库（800+ 预置节点）	插件库（连接各种工具和服务）	连接器（接入外部数据源如网站、Notion）
开源/部署	开源，支持自托管	闭源，仅云托管（Coze Cloud）	开源，支持自托管
数据隐私	极高（可完全私有部署）	中（依赖字节云的隐私政策）	高（可自托管，数据可控）
成本模型	自托管免费；云版按工作流执行次数收费	目前免费（可能按 token 或调用收费）	自托管免费；云版按功能套餐收费
学习曲线	中到高（需技术背景）	低（自然语言交互，易于上手）	中（需理解 AI 应用开发概念）
最佳场景	跨系统数据同步、复杂 API 编排、后台自动化、私有环境集成	快速构建 AI 聊天机器人、智能客服、搭载知识的 AI 助手	构建企业级 RAG 应用、可视化调试 AI 工作流、管理 AI 模型

二、部署方式 🚀

方式	难度	适用场景	推荐指数
[N8N Cloud]/云平台一键部署（ClawCloudRun 、DigitalOcean, Heroku 等）	⭐	快速试用、小团队	⭐⭐⭐
Docker	⭐⭐	开发环境、简单部署	⭐⭐⭐⭐⭐
npm 安装	⭐⭐⭐	本地开发、调试	⭐⭐⭐
服务器部署	⭐⭐⭐⭐	生产环境、企业使用	⭐⭐⭐⭐

ClawCloudRun（爪子云）部署说明 🐾

登录 run.claw.cloud/
通过 GitHub 登录，GitHub 账号注册超过 180 天，可以有每月 5 美元额度 💰
通过 App Store 找到 N8N 的应用，执行 Deploy App 🚀

三、N8N 基本操作及工作流介绍 🛠️

工作流界面介绍 🖥️

流程的导入/导出

配置大模型

工作流示例介绍 📝

获取网页新闻并导出 Excel：请求地址 --> 转换 HTML --> AI 解析 --> 拆分数据 --> 导出 Excel
定时触发新闻并通过爬虫工具获取数据推送到邮箱：定时任务 --> Rss 订阅 --> Firecrawl 抓取数据 --> AI 整理新闻简报 --> 合并数据 --> 将 Markdown 数据转换为 Html --> 发送邮箱
通过 N8N 调用 MCP 服务，同时提供 MCP 服务：接收用户输入 --> 调用大模型及 MCP 地图，返回信息，通过 Mcp 节点调用工作流提供 MCP 服务
连接 MySql 数据库处理解析数据：获取数据 --> 代码解析 --> 生成 Excel
逻辑判断节点及循环处理节点
异常处理节点：

异常工作流注意事项❎

错误节点流程可以不激活使用
2.如果工作流包含错误触发器节点，则默认情况下，该工作流将自身用作错误工作流。
如果是手动运行的工作流，无法测试错误工作流，错误触发器仅在自动工作流出错时运行。

四、密钥说明 🔑

大模型及网站 API Key 创建 🔐

Firecrawl API 密钥创建 🔑

大模型创建APIkey密钥 🔑

MCP 调用地址获取说明 📍

第一步：申请 AK
步骤：通过百度地图开放平台 --> 控制台 --> 应用管理 --> 我的应用 --> 创建应用
--> 填写应用名称 --> 设置 IP 白名单（设置为 0.0.0.0/0 可以不限制 IP）🌐

第二步：获取 MCP 地址
步骤：搜索 MCP 百度地图服务获取 MCP 地址 --> 确认好使用的 MCP 协议（Streamable 还是 SSE） --> 将刚刚创建的 AK 进行替换 🔄

邮箱账号设置 📧

例如：开启 (POP3/IMAP/SMTP/Exchange/CardDAV/CalDAV 服务) 服务 --> 获取邮箱密钥 --> 配置 SMTP account 🔑

总结 📝

N8N 是一款强大、灵活且以开发者和数据工程师为中心的开源工作流自动化工具 🛠️。它非常适合需要 深度定制、复杂逻辑、私有化部署和对数据安全有高要求 的场景 🔒。相较于 Coze 和 Dify 等以 AI 应用为核心的“低代码”平台，N8N 更偏向于“代码友好”的自动化集成 💻，两者在目标用户和核心价值上存在显著差异，并非直接的替代关系，而是 often 是互补的 🤝。

《不会写代码也能玩转自动化？n8n 入门实战指南》