📄 工具详情 ⚙️ 安装教程 📚 使用教程
能力标签
🤖 Agent🐳 Docker🎙 STT✨ GPT🖥 本地 LLM
开源n8n工作流
🔄
n8n工作流

开源n8n工作流

基于 Shell · 可视化低代码工作流，300+ 服务连接器
英文名：llm-lab
⭐ 16 Stars 🍴 6 Forks 💻 Shell 📄 GPL-2.0 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
n8ndocker-composeshell
⬇ 下载源码（GPL） ⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，开源n8n工作流 获评「推荐使用」。这款n8n工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 7.5 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

开源n8n工作流 是基于 n8n 平台的可视化工作流模板。n8n 是目前最受开发者欢迎的开源工作流自动化工具之一，支持自托管部署，同时提供云端版本，通过拖拽式界面连接数百种应用和服务，无需编写代码即可构建复杂的自动化流程。

开源n8n工作流 工作流模板封装了特定场景下的最佳实践配置。导入后你无需从零开始搭建——只需根据向导配置必要的 API Key 和账号信息，激活工作流后即可立即运行。这类预制模板特别适合希望快速验证自动化方案可行性的用户，避免在节点连接和逻辑配置上花费大量时间。

n8n 的核心优势在于数据主权：自托管版本的所有数据（包括 Credentials 和执行记录）完全存储在你自己的服务器上，适合对数据隐私有要求的企业和个人用户。AI Skill Hub 推荐通过 Docker 部署 n8n 自托管实例，并将 开源n8n工作流 作为工作流库的起始模板。

📋 工具概览

Docker Compose安装N8N、Openweb UI、Qdrant、Ollama、EvolutionAPI、Flowise，提供AI应用开发和部署的基础设施。

开源n8n工作流 是一款基于 Shell 开发的开源工具，专注于 n8n、docker-compose、shell 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 16
开发语言
Shell
支持平台
macOS / Linux
维护状态
轻量级项目，按需更新
开源协议
GPL-2.0
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
n8n工作流
Forks
6

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Docker Compose安装N8N、Openweb UI、Qdrant、Ollama、EvolutionAPI、Flowise，提供AI应用开发和部署的基础设施。

开源n8n工作流 是一款基于 Shell 开发的开源工具，专注于 n8n、docker-compose、shell 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 基于 n8n 平台的可视化低代码工作流
  • 支持拖拽式节点编排，将自动化门槛降至最低
  • 内置 300+ 第三方服务连接器，覆盖主流工具生态
  • 支持 Webhook、定时触发、事件驱动等多种启动方式
  • 可导出 JSON 文件，方便团队共享和版本管理
🎯 主要使用场景
  • 定时采集外部数据并自动生成分析报告推送
  • 实现多系统间的数据同步和状态更新通知
  • 构建自动化运维告警和响应处置流程
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# 克隆仓库
git clone https://github.com/tecno-consultores/llm-lab
cd llm-lab

# 查看安装说明
cat README.md

# 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库，下载工作流 JSON 文件
  2. 登录 n8n 工作台
  3. 点击右上角「导入工作流」按钮
  4. 上传或粘贴 JSON 内容
  5. 根据提示配置必要的 API Key、账号等参数
  6. 激活工作流后即可正常运行
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
llm-lab --help

# 基本运行
llm-lab [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/tecno-consultores/llm-lab
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// n8n 工作流配置步骤
// 1. 在 n8n 中点击 "Import Workflow"
// 2. 粘贴 JSON 文件内容或上传文件
// 3. 配置必要的 Credentials：
//    - Settings → Credentials → New
//    - 选择对应服务类型填写 API Key
// 4. 激活工作流 (Toggle ON)
// 5. 通过 Webhook 或定时触发器运行
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 8/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

llm-lab

Made by: Tecno Consultores 2023

Ask DeepWiki

To run N8N (with Postgres and Redis):

docker compose -f docker-compose.yml --env-file env.example --profile n8n --profile n8n-worker --profile n8n-runner up -d

Profiles you can run:

ProjectAMD64ARM64OtherDepends onProfile
[N8N](https://github.com/n8n-io/n8n)YYpostgres / redis--profile n8n
N8N-workerYYN8N--profile n8n-worker
N8N-runner (code sandbox)YYN8N--profile n8n-runner
[Qdrant](https://github.com/qdrant/qdrant)YY--profile qdrant
[OpenwebUI](https://github.com/open-webui/open-webui)YYpostgres / redis--profile openwebui
[Ollama](https://github.com/ollama/ollama)YNNvidia-gpu--profile ollama-gpu
OllamaYYAMD-gpu--profile ollama-cpu
[EvolutionAPI](https://doc.evolution-api.com/v1/en/get-started/introduction)YYpostgres / redis--profile evolutionapi
[Flowise](https://github.com/flowiseai/flowise)YYpostgres / redis--profile flowise
[Opencode](https://github.com/anomalyco/opencode)YY--profile opencode
[hermes-agent](https://github.com/nousresearch/hermes-agent)YY--profile hermes

Complementary services:

ProjectAMD64ARM64OtherDepends onProfile
[n8n-openai-bridge](https://github.com/sveneisenschmidt/n8n-openai-bridge/)YNopenwebui / n8n--profile openaibridge
[Whisper](https://github.com/openai/whisper)YNNvidia-gpu--profile whisper-gpu
WhisperYYNvidia-gpu--profile whisper
[Crawl4ai](https://github.com/unclecode/crawl4ai)YN--profile crawl4ai-amd64
Crawl4aiNY--profile crawl4ai-arm64
[Searxng](https://github.com/searxng/searxng)YY--profile searxng
[Browserless](https://github.com/browserless/browserless)YY--profile browserless
[MongoDB](https://www.mongodb.com)YN--profile mongodb
[Rabbitmq](https://github.com/rabbitmq/rabbitmq-server)YY--profile rabbit
[NGINX proxy manager](https://github.com/NginxProxyManager/nginx-proxy-manager)YY--profile proxy
PostgresYY--profile postgres
RedisYY--profile redis

Healthcheck, ports and URLs:

NamehealthcheckPortExample
N8Nyes5678http://127.0.0.1:5678
Qdrantyes6333http://127.0.0.1:6333/dashboard
OpenwebUIyes8383http://127.0.0.1:8383
NGINX proxy manageryes81http://127.0.0.1:81
Searxngyes8181http://127.0.0.1:8181
EvolutionAPIyes9191http://127.0.0.1:9191/manager
Flowiseyes3001http://127.0.0.1:3001
Opencodeyes4096http://127.0.0.1:4096
Redis Insightyes8001http://127.0.0.1:8001
Hermes Agent Dashboardyes9119http://127.0.0.1:9119
Hermes Agent APIyes8642http://127.0.0.1:8642/v1
Rabbitmq broker5672http://127.0.0.1:5672
Rabbitmq management15672http://127.0.0.1:15672
Browserlessyes3000http://127.0.0.1:3000
Whisper9000http://127.0.0.1:9000
Crawl4aiyes11235http://127.0.0.1:11235

To run N8N with OpenwebUI:

docker compose -f docker-compose.yml --env-file env.example --profile n8n --profile n8n-worker --profile n8n-runner --profile openwebui up -d

------

To stop and remove all containers use:

docker compose -f docker-compose.yml --env-file env.example --profile "*" down
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-09

该项目提供了一个开源的n8n工作流，使用Docker Compose安装N8N、Openweb UI、Qdrant、Ollama、EvolutionAPI、Flowise等组件，提供AI应用开发和部署的基础设施。该项目的质量较高，值得关注。

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 需要 llm-lab 解决具体问题的开发者与运营人员
最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker：llm-lab 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
llm-lab 中文教程llm-lab 安装报错怎么办llm-lab Docker 部署llm-lab 与同类工具对比llm-lab 最佳实践llm-lab 适合谁用

⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要 llm-lab 解决具体问题的开发者与运营人员
⭐ 最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

n8n 平台用户自动化爱好者运维工程师对低代码开发感兴趣的技术人员

🎯 使用场景

  • 定时采集外部数据并自动生成分析报告推送
  • 实现多系统间的数据同步和状态更新通知
  • 构建自动化运维告警和响应处置流程

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +开源自托管，数据安全可控
  • +节点丰富，第三方扩展便捷
  • +社区活跃，问题易查易解
⚠️ 不足
  • −自托管需自行维护服务器和基础设施
  • −学习曲线相对较陡，初学需耐心
  • −大规模并发场景对资源要求较高
⚠️ 使用须知

该工具使用 GPL-2.0 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

⚠️ GPL 2.0 — Copyleft 协议，衍生作品必须以同协议开源，不可闭源商业化。

🔗 相关工具推荐

智能工作流
n8n工作流
智能代理工作流
n8n工作流
BotCircuits 代理
预测性和令牌高效的多步骤自动化AI代理
n8n AI工作流自动化
A Kubernetes Helm chart for n8n - 一个可自主部署的工作流自动化工具，简化工作流自动化。
🧩 你可能还需要
基于当前 Skill 的能力图谱，自动补全的工具组合
技能寻求者
MCP · Agent · 工作流
DeepCode Agent工作流
MCP · Agent · 工作流
gptme Agent工作流
MCP · Agent · 工作流
LEANN AI技能包
MCP · Agent · 工作流
Synthadoc
MCP · Agent · 工作流
total-agent-memory MCP工具
为Claude Code和Codex CLI提供持久化记忆功能的开源MCP工具。自动提取知识图谱，支持多轮对话上下文保留，适合需要长期记忆和

❓ 常见问题 FAQ

解答
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评：开源n8n工作流 的核心功能完整，质量良好。对于n8n 平台用户来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码（GPL）
⚠️ 本工具使用 GPL-2.0 协议。您可以自由下载和使用，但衍生作品必须以相同协议开源，不可商业闭源。使用前请确认符合协议要求。
📚 深入学习 开源n8n工作流
查看分步骤安装教程和完整使用指南，快速上手这款工具
⚙️ 安装教程 📚 使用教程
🌐 原始信息
原始名称 llm-lab
原始描述 开源n8n工作流：Docker Compose to install N8N, Openweb UI, Qdrant, Ollama, EvolutionAPI, Flowise。⭐16 · Shell
Topics n8ndocker-composeshell
GitHub https://github.com/tecno-consultores/llm-lab
License GPL-2.0
语言 Shell
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/tecno-consultores/llm-lab 🌐 官方网站  https://www.tecnoconsultores.net/

收录时间：2026-06-09 · 更新时间：2026-06-09 · License：GPL-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。