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使用docker本地部署n8n

例子

1.点击触发节点

2.RSS Read节点

3.Limit节点

4.FireCrawl节点

5.AI Agent节点

6.Aggregate节点

7.Markdown节点

8.Send Email节点

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使用docker本地部署n8n

docker-compose.yml：

version: "3.8"
services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    container_name: n8n
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - N8N_HOST=localhost
      - N8N_PORT=5678
      - N8N_PROTOCOL=http
      - N8N_EDITOR_BASE_URL=http://localhost:5678
    volumes:
      - /Users/XXXXXXXX/data/n8n_data:/home/node/.n8n
    restart: unless-stopped

运行这个文件：

docker-compose up -d

使用docker ps检查：

在浏览器中访问 http://localhost:5678，即可进入 n8n 的 Web 界面。

例子

通过读取 RSS 提取，抓取网页内容，利用 AI Agent 处理内容并将内容转换为 HTML格式，最终发送邮件通知用户。

具体如下：

1.点击触发节点

它的功能是当用户在 n8n 的界面中点击“测试工作流”按钮时触发工作流运行，这个节点是需要手动点击触发的。

当然，你也可以选择定时触发节点，如：Schedule Trigger 节点

2.RSS Read节点

它的功能是读取 RSS 提要（通常是新闻、博客或其他内容的更新源），并将提要中的条目作为数据输入到工作流中。

3.Limit节点

它的功能是限制工作流中流动的数据项数量。如果输入的数据超过 XX 条，超出部分将被忽略。这个节点常用于控制数据量，避免后续步骤处理过多数据。

4.FireCrawl节点

标签为 "FireCrawl1"，它的功能是从指定的 URL 中抓取网页内容，这个节点会访问目标 URL，提取网页的 HTML 或其他内容，并将结果传递给工作流中的下一个节点。

获取APIKey：

1. 浏览器输入URL：firecrawl.dev
2. 点击仪表盘，会发现有一个key：

输入key：

5.AI Agent节点

它的功能是使用 AI 模型（这里我用的是 DeepSeek）进行对话或处理任务。节点包含 "Chat Model"、"Memory" 和 "Tool" 组件，表示它可以进行对话（Chat Model）、记住上下文（Memory），并可能调用外部工具（Tool）。

选择ai大模型：（可以根据自己需求选择是否需要Memory和Tool） 

点击测试，右侧得到结果：

6.Aggregate节点

它的功能是将多个数据项组合成单个数据项。看图片，节点的左侧表示接收 3 条输入数据（3 items），右侧表示输出 1 条聚合后的数据（1 item）。

 

7.Markdown节点

它的功能是将 Markdown 格式的文本和 HTML 格式之间来回转换，我这里用的是将 Markdown 格式转换为 HTML 格式。

我们把三条数据聚合成一条后，我们得到的结果是markdown文件，我们需要把markdown转换为html格式：

8.Send Email节点

它的功能是发送电子邮件。

 

设置发送者邮箱信息： 

生成授权码：

点击测试：

在接受者邮箱中可以收到信息：

参考：

简单易懂的现代魔法 - n8n 中文使用教程

B站视频：最强开源AI工作流n8n，上千插件+模板，效率起飞