Часто задаваемые вопросы

n8n — это платформа автоматизации с открытым исходным кодом. Ключевые отличия:

Минимальные требования:

• Node.js 18.17+ или Docker
• 2 GB RAM (4 GB рекомендуется)
• 20 GB диск

Рекомендуемые требования для production:

• 4+ CPU cores
• 8+ GB RAM
• SSD диск
• PostgreSQL (вместо SQLite)

# Docker
docker pull n8nio/n8n:latest
docker-compose down && docker-compose up -d

# npm
npm update -g n8n

# Проверка версии
n8n --version

n8n поддерживает 20+ моделей через LangChain:

Облачные:

• OpenAI (GPT-4, GPT-4o, GPT-3.5)
• Anthropic (Claude 3.5, Claude 3)
• Google (Gemini Pro, Gemini Flash)
• Mistral (Large, Medium, Small)
• Groq (Llama, Mixtral)
• DeepSeek
• xAI Grok

Локальные:

• Ollama (любые модели)
• LM Studio

AI Agent — это нода, которая использует LLM для принятия решений о том, какие инструменты вызывать.

Используйте Agent когда:

• Задача требует многошаговой логики
• Нужно выбирать между несколькими действиями
• Результат зависит от контекста разговора

Используйте Chain когда:

• Задача линейная (вопрос → ответ)
• Не нужны внешние инструменты
• Важна скорость и стоимость

// В настройках AI Agent ноды:
// 1. Подключите Memory ноду к входу "Memory"
// 2. Выберите тип памяти:

// Buffer Memory — хранит последние N сообщений
// Window Memory — скользящее окно сообщений
// Redis Memory — персистентная память
// Postgres Memory — для масштабирования

MCP (Model Context Protocol) — это открытый протокол для подключения AI моделей к внешним инструментам и данным.

Преимущества:

• Стандартный интерфейс для всех AI клиентов
• Безопасный доступ к инструментам
• OAuth аутентификация
• Работает с Claude, n8n, VS Code и др.

1. Установите MCP сервер (например, GitHub MCP):

npx @anthropic/mcp-server-github

2. В n8n добавьте MCP Client ноду:

   • Укажите URL сервера
   • Настройте аутентификацию (API Key или OAuth)
   • Выберите нужные tools

3. Подключите к AI Agent:

   • MCP Client как Tool input для Agent

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

const server = new McpServer({
  name: "my-server",
  version: "1.0.0"
});

// Регистрация tool
server.tool("hello", "Say hello", { name: "string" },
  async ({ name }) => `Hello, ${name}!`
);

// Запуск
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

Варианты размещения:

Рекомендация для России: VPS на Selectel, Timeweb или Yandex Cloud с Docker.

# С использованием Caddy (автоматический SSL)
# Caddyfile:
n8n.example.com {
  reverse_proxy localhost:5678
}

# Или через nginx + certbot:
sudo certbot --nginx -d n8n.example.com

1. Включите Queue Mode:

# docker-compose.yml
environment:
  - EXECUTIONS_MODE=queue
  - QUEUE_BULL_REDIS_HOST=redis

2. Добавьте worker’ы:

docker-compose up -d --scale worker=3

3. Используйте PostgreSQL вместо SQLite

Обязательные меры:

• Настройте аутентификацию (N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true)
• Используйте HTTPS
• Ограничьте доступ по IP (firewall)
• Регулярно обновляйте

Дополнительные меры:

• Включите 2FA
• Используйте API ключи вместо паролей
• Настройте RBAC (ролевой доступ)
• Логируйте все действия

# Используйте переменные окружения:
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx

# В n8n используйте Credentials (не хардкодьте в workflows)

Типы триггеров:

• Webhook — HTTP запросы
• Schedule — по расписанию (cron)
• Polling — проверка изменений
• Event — события от сервисов (Telegram, Slack и др.)
• Manual — ручной запуск
• Chat — сообщения в чат
• MCP Trigger — вызовы через MCP

1. Используйте режим Manual execution — пошаговый запуск
2. Проверяйте данные — кликните на ноду чтобы увидеть output
3. Логирование — добавьте Code ноду с console.log()
4. Error Workflow — настройте отдельный workflow для ошибок

Проверьте:

1. Workflow активирован (зелёный переключатель)
2. Timezone в настройках соответствует вашему
3. Cron выражение корректно
4. Нет ошибок в первой ноде

Оптимизации:

1. Используйте Split In Batches для больших данных
2. Включите Queue Mode для параллельного выполнения
3. Кэшируйте результаты в Redis
4. Уменьшите payload — не передавайте лишние данные
5. Используйте webhooks вместо polling