从零开始学习n8n-用 Docker 本地跑起n8n

概述

AI 大模型越来越好用，真正把它落地到工作的关键，往往不是“会不会提问”，而是“能不能把重复的事情自动化”。职场里凡是同一件事要重复做三次以上，基本都值得交给工作流来处理。就我观察，当下最接地气、普惠的 AI 使用场景之一，就是用工作流把零散的动作串起来，节省时间、降低差错、稳定产出。面向未来，熟练运用工作流解决实际问题，会成为极其值钱的能力。而在可选工具里，n8n 是当前上手门槛低、扩展性强、生态活跃的一员。本文的目标很简单：10 分钟内在本机跑起 n8n，打开网页端，搭建一个返回 {\"message\":\"Hello, n8n!\"} 的接口。

安装启动

2.1 环境准备

• 一台 Windows / macOS / Linux 电脑，已安装 Docker。
  • Windows / macOS：推荐 Docker Desktop。
  • Linux：安装 Docker Engine + Compose v2。

• 打开命令行（以 Windows 为例）：点击开始菜单，搜索 CMD 并打开。

2.2 一键启动

• 在任意空文件夹中创建 docker-compose.yml，粘贴如下内容：

services: n8n: image: docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest ports: - \"5678:5678\" # 如需更换本机端口，改前半段，例如 \"8080:5678\" volumes: - n8n_data:/home/node/.n8n restart: unless-stoppedvolumes: n8n_data:

• • 官方镜像为 n8nio/n8n，官方文档示例使用注册表前缀 docker.n8n.io/n8nio/n8n。
  • 端口映射 5678:5678（宿主:容器）；想换本机端口改前半段，如 8080:5678。
  • 将数据持久化到命名卷 n8n_data，挂载到容器内 /home/node/.n8n。
• 启动/停止/查看

# 后台启动docker compose up -d# 查看容器状态docker compose ps# 停止并移除容器（数据卷仍保留）docker compose down

• • docker-compose.yml这文件我这里放到电脑的下载目录下，所以打开cmd终端后，直接输入命令“C:\\Users\\xxxx\\Downloads” 进入工作工作。

• • 运行命令就会自动去拉n8n取代码部署

• • 后续n8n的启动都可以在docker desktop里面启动。

2.3 首次访问

• 在浏览器访问 http://localhost:5678，按界面提示创建管理员账号，这里需要使用邮箱登录即可，很简单，按照流程走就可以正常使用了。

实战演练

我们来做一个“最小可用”的 API 工作流：访问一个 URL，返回{\"message\":\"Hello, n8n!\"}

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要点： Webhook 节点 触发工作流； Respond to Webhook 节点 决定返回什么。Webhook 的响应模式有三种： Immediately / When Last Node Finishes / Using ‘Respond to Webhook’ Node 。本例使用第三种，最直观可控。

• 进入 n8n，点击 New 新建工作流。

• 添加 Webhook 节点。

• • HTTP Method 选 GET； Path 可填 /hello（或任意路径）。
  • Respond 选 Using \'Respond to Webhook\' Node （交由响应节点决定返回）。
  • 记录节点顶部显示的 Test URL 与 Production URL （测试与生产两套地址，行为不同）。
• 添加 Code 节点（可在搜索里输入 Code）。

• 在 Code 中粘贴如下代码。

return [{ message: \'Hello, n8n!\' }];

• 添加 Respond to Webhook 节点。

• • Respond With 选择 JSON ；
  • Response Body 填表达式：={{ $json }}（把上一节点输出原样返回）；
  • （可选） Response Code 设为 200。
• 连线： Webhook → Code → Respond to Webhook 。

• 点击 Execute workfow按钮运行工作流 。

• 使用浏览器打开：localhost:5678/webhook-test/hello。
  • 你应看到 {\"message\":\"Hello, n8n!\"} 的响应。

• 看到界面所有节点全都变绿色，说明工作流执行成功。

总结

工作流的价值在于把重复劳动自动化，把时间留给真正需要创意与判断的部分。n8n 以低门槛、可视化和强扩展著称，配合 Docker 可以做到零 Node.js、零源码的一键部署；从 Webhook → Code → Respond to Webhook 的“Hello, n8n!”开始，你已经具备了把任意输入变成结构化输出的基本能力。