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自托管AI
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n8n工作流

自托管AI

基于 Shell · 可视化低代码工作流，300+ 服务连接器
英文名：selfhost-ai
⭐ 896 Stars 🍴 228 Forks 💻 Shell 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
n8naiautomationchatgpt-alternative
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道
✦ AI Skill Hub 推荐

自托管AI 是 AI Skill Hub 本期精选n8n工作流之一。综合评分 8.2 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

自托管AI 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。

自托管AI 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 自托管AI 作为工作流库的起始模板。

📋 工具概览

自托管AI 是一款基于 Shell 开发的开源工具，专注于 n8n、ai、automation 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
⭐ 896
开发语言
Shell
支持平台
macOS / Linux
维护状态
正常维护，社区驱动
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
n8n工作流
Forks
228

📖 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」。

自托管AI 是一款基于 Shell 开发的开源工具，专注于 n8n、ai、automation 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/kossakovsky/selfhost-ai
cd selfhost-ai

# 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
selfhost-ai --help

# 基本运行
selfhost-ai [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/kossakovsky/selfhost-ai
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 72/100 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。

Selfhost AI — One-Command Self-Hosted AI Stack (n8n, Ollama, Open WebUI, OpenClaw)

GitHub stars Latest release License Ubuntu

Deploy 30+ open-source AI and automation tools on your own server with a single command. Selfhost AI is a Docker Compose installer for a private AI homelab: n8n workflow automation, local LLMs with Ollama, a ChatGPT-style chat in Open WebUI, AI agents (OpenClaw, Flowise, Keelflow, Dify, Letta), RAG engines and vector databases (Qdrant, Weaviate, LightRAG, RAGFlow), Supabase, ComfyUI and Grafana monitoring. An interactive wizard picks the services, generates every secret and puts them all behind Caddy with automatic HTTPS. A free, self-hosted alternative to Zapier, Make and ChatGPT.

Key Features

  • One-command install: an interactive wizard, generated secrets and no manual configuration
  • Private AI homelab: run LLMs locally with Ollama, on CPU, NVIDIA or AMD GPUs, including multi-GPU; your data stays on your server
  • ChatGPT alternative: Open WebUI for local and API models, with an optional code-execution sandbox
  • Workflow automation: n8n with 400+ integrations, queue mode with scalable workers, an MCP server for AI IDEs, and 300+ optional community workflows
  • AI agents and RAG: OpenClaw (with Telegram), Flowise, Keelflow, Dify, Letta, LightRAG, RAGFlow, Qdrant, Weaviate
  • Automatic HTTPS: Caddy reverse proxy with Let's Encrypt; services are reached only through Caddy (see security notes for Supabase's ports); optional Cloudflare Tunnel
  • Built-in monitoring: Grafana and Prometheus with an n8n workflow dashboard and ready-made alerts
  • Production ready: health checks, service dependencies, make doctor diagnostics, and updates that preserve your settings
  • Free and open source: Apache 2.0, no vendor lock-in

What's Included

Always installed: Caddy (reverse proxy and HTTPS), PostgreSQL, and Valkey (Redis-compatible). Everything below is optional and chosen in the wizard. "internal" means the service has no public URL and is reachable only from other containers.

Installation

Prerequisites

1. A domain name with a wildcard A record, *.yourdomain.com, pointing to your server's IP, configured before installing. 2. A VPS with a public IP address. Home servers, shared hosting and localhost setups are not supported. - Operating system: Ubuntu 24.04 LTS, 64-bit - n8n, Monitoring, Databasus and Portainer: 4 GB RAM / 2 CPU cores / 40 GB disk - All services: at least 20 GB RAM / 4 CPU cores / 60 GB disk

Run the installer over SSH:

git clone https://github.com/kossakovsky/selfhost-ai && cd selfhost-ai && sudo bash ./scripts/install.sh

The installer updates the system, configures the firewall and brute-force protection, installs Docker, generates .env with all secrets, and starts the services. It asks for:

  1. Your domain (e.g. yourdomain.com).
  2. Your email, used for service logins and for the Let's Encrypt certificate.
  3. Which services to install, in a checklist wizard, plus follow-ups for some of them (hardware profile, Telegram bot token, Cloudflare token, ...).
  4. An optional OpenAI API key (used by Supabase AI and Crawl4AI).
  5. If n8n is selected: whether to import ~300 community n8n workflows (takes 20-30 minutes) and the number of n8n workers (each gets its own task runner).

At the end it prints the Welcome Page URL and login (save them). The Welcome dashboard at welcome.yourdomain.com lists every service's URL and credentials.

Quick Start

You need a VPS with a public IP running Ubuntu 24.04 LTS (4 GB RAM / 2 CPU for n8n and monitoring; 20 GB RAM / 4 CPU / 60 GB disk for everything), a domain, and a wildcard DNS record A *.yourdomain.com -> YOUR_SERVER_IP. Then run:

git clone https://github.com/kossakovsky/selfhost-ai && cd selfhost-ai && sudo bash ./scripts/install.sh

The wizard does the rest; see Installation for what it asks.

Guides

Workflow Automation

ServiceWhat it doesURL
[n8n](https://n8n.io/)Workflow automation with 400+ integrations and AI nodes, in queue mode with workers ([guide](docs/n8n.md))n8n.
[n8n-MCP](https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp)MCP server that gives Claude Code, Cursor, Windsurf and VS Code n8n node docs and workflow toolsn8n-mcp.
[n8n Assistant sandbox](https://docs.n8n.io/deploy/host-n8n/configure-n8n/set-up-n8n-assistant)Code-execution sandbox for n8n's AI Assistant and Agents, isolated with Sysbox, or privileged if you accept that ([guide](docs/n8n-assistant-sandbox.md))internal
[Postiz](https://postiz.com/)Social media scheduling and publishingpostiz.
[WAHA](https://waha.devlike.pro/)WhatsApp HTTP API (WEBJS, NOWEB and GOWS engines)waha.
Python RunnerRuns your own Python code from python-runner/ (main.py, requirements.txt, installed on every start) on the internal networkinternal

Troubleshooting

  • Sites don't load. The server is usually out of RAM or CPU for the services you selected. Check free -h and make monitor, start with n8n only, and enable other services one by one. make doctor checks DNS, certificates and containers.
  • "Dangerous site" warning right after install. Caddy briefly serves a temporary certificate while it gets one from Let's Encrypt. This normally clears within hours; if it lasts more than a day, check make logs s=caddy and your DNS records.
  • Docker images fail to pull. Temporarily disable your VPN.
  • make update fails. Force-sync with upstream. This discards local changes to tracked files:
  git config pull.rebase true && git fetch origin && git checkout main && git reset --hard "origin/main" && make update
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-07-10
英文原文章节由系统翻译为中文摘要，便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

selfhost-ai 是一个专为个人和企业打造的私有化 AI 自动化平台。它允许用户通过 Docker 环境在本地服务器上部署完整的 AI 工作流，实现从大语言模型（LLM）运行到复杂任务自动化的全栈闭环，确保数据隐私与掌控力。

⚡ 功能介绍

本项目集成了多种强大的开源工具：支持通过 Ollama 在本地运行 LLM，打造私有的 AI Homelab；提供 Open WebUI 作为类似 ChatGPT 的交互界面��利用 n8n 实现拥有 400+ 集成能力的自动化工作流；并集成 Flowise、Dify、LangChain 及 Qdrant、Weaviate 等向量数据库，构建强大的 AI Agents 与 RAG 系统。

📋 环境依赖

在开始安装之前，请确保您已准备好以下条件：1. 一个已注册的域名（例如 `yourdomain.com`）；2. 完成 DNS 配置，将域名的 A 记录指向您服务器的公网 IP 地址。请务必在运行安装脚本前完成 DNS 解析，以确保后续服务的正常访问。

🛠 安装步骤（Docker/pip/源码）

推荐使用官方提供的自动化安装脚本进行一键部署。您只需通过 SSH 连接到服务器，执行 `git clone` 获取源码，并运行 `sudo bash ./scripts/install.sh` 即可。该脚本会自动完成系统更新、防火墙配置、基础安全设置以及所有服务的 Docker 容器化部署，通过交互式向导引导您选择需要安装的组件。

🚀 使用教程

安装完成后，系统会生成一份包含所有服务访问 URL 和凭据的汇总报告。您可以根据报告中的地址访问 n8n 等服务。对于需要 AI 能力的工作流，您可以直接参考 n8n 提供的模板，例如 AI Agent Chat 或结合 HuggingFace 使用开源 LLM 的工作流，快速构建属于您的智能助手。

⚙️ 配置说明（含 MCP / env）

本项目提供了一个可选的内部工具 Python Runner。它作为一个内部服务运行在 Docker 网络中，与 n8n、Postgres、Qdrant 等服务处于同一网络环境，且不会暴露外部端口或通过 Caddy 进行代理。您可以在安装或更新时的 Service Selection Wizard 中勾选启用，或通过手动添加 Profile 进行配置。

🔄 工作流/模块

本项目内置了丰富的社区工作流库，包含超过 300 个预构建的自动化方案。这些工作流涵盖了 AI Agents、Chatbots、RAG、LangChain 以及对 Ollama、OpenAI、Claude、Gemini 等主流模型的调用，甚至包括 Gmail 等第三方应用的集成，帮助您实现开箱即用的自动化体验。

❓ FAQ 摘要

如果在安装或使用过程中遇到问题，可以参考本项目提供的 Troubleshooting 章节。常见问题通常涉及网络连接、权限设置或服务状态检查，通过查阅 FAQ 可以快速定位并解决大部分部署中的异常情况。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-07-10

高质量的开源AI自动化平台，支持多种工具集成

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
  • 做语音类 AI 产品的开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker：selfhost-ai 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
  • CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
  • 本地部署：CPU 8GB 起，GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效

👥 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
  • +Apache-2.0 协议，可免费商用
  • +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

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

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议，可商用，需保留版权声明和 NOTICE 文件，含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

selfhost-ai 是一款Shell开发的AI辅助工具。开源n8n工作流：🚀 Self-hosted AI automation platform. Deploy n8n, Ollama, Flowise, RAG, Supabas。⭐896 · Shell 主要应用场景包括：自动化工作流和AI代理。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估，自托管AI 在n8n工作流赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 selfhost-ai
原始描述 开源n8n工作流：🚀 Self-hosted AI automation platform. Deploy n8n, Ollama, Flowise, RAG, Supabas。⭐896 · Shell
Topics n8naiautomationchatgpt-alternative
GitHub https://github.com/kossakovsky/selfhost-ai
License Apache-2.0
语言 Shell
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/kossakovsky/selfhost-ai 🌐 官方网站  https://github.com/kossakovsky/selfhost-ai#readme

收录时间：2026-07-10 · 更新时间：2026-07-11 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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