n8n: что это, как установить и сделать ИИ-агента

Что такое n8n простыми словами?

n8n соединяет сервисы цепочкой узлов. Первый узел ловит событие: письмо, сообщение в Telegram, расписание, вебхук. Следующие узлы забирают данные, меняют их, отправляют в CRM, таблицу или чат. Такая цепочка называется воркфлоу, а один ее запуск — выполнением.

В n8n есть узлы для ИИ: агент, чат-модели, память, векторные хранилища. Поэтому n8n подходит как конструктор ИИ-агентов без кода: модель решает, какой инструмент вызвать, а инструментами служат те же узлы интеграций.

Код писать необязательно, но можно. В узле Code работают JavaScript и Python, а узел HTTP Request обращается к любому API, для которого нет готовой интеграции.

Чем n8n отличается от Zapier и Make?

Главное отличие в развертывании. Zapier и Make работают только в облаке вендора, а n8n можно поставить на свой сервер, и тогда данные не уходят третьей стороне.

Второе отличие в том, как считают оплату. Zapier берет плату за задачи, то есть за выполненные действия. Make списывает кредиты, примерно один на действие модуля. Облако n8n считает выполнения целиком: сценарий из 3 и из 30 узлов за один запуск стоит одинаково. Сценарий из 30 действий в Zapier за один запуск расходует до 30 задач, а в n8n одно выполнение.

Третье отличие — порог входа. В Zapier проще начать, у него больше готовых интеграций в один клик. n8n требует разобраться с данными между узлами, зато дает узел Code, свои узлы и полный контроль над сервером. Если нужен аналог n8n без своего сервера, ближе всего Make.

Сколько стоит n8n на октябрь 2026 года?

Цены на странице n8n.io/pricing на 29 октября 2026 года, в евро, при оплате за год:

• Starter: 20 € в месяц, 2 500 выполнений, 5 одновременных запусков.
• Pro: 50 € в месяц, 10 000 выполнений, до 50 одновременных запусков.
• Business: 667 € в месяц, 40 000 выполнений, только на своем сервере.
• Enterprise: цена по запросу, облако или свой сервер.

У Starter и Pro есть пробный период без карты. В пробном облаке доступно 1 000 выполнений, 5 одновременных запусков и 180 секунд на одно выполнение. Число воркфлоу на всех тарифах не ограничено.

Облако продается в евро и оплачивается картой. Если такой оплаты нет, остается self-hosted версия на своем сервере.

Бесплатный ли n8n и что разрешает лицензия?

Community Edition бесплатна и ставится на свой сервер без ограничений по числу выполнений. Ограничения задают лицензия и ресурсы вашего сервера.

n8n распространяется по лицензии Sustainable Use License. Ее не стоит называть открытой в смысле OSI. По тексту лицензии n8n можно использовать и менять для внутренних задач бизнеса, личных и некоммерческих целей. Распространять n8n другим можно только бесплатно и некоммерчески. Продавать n8n как сервис клиентам или встроить его в платный продукт без договора с n8n лицензия не позволяет. Файлы с пометкой .ee в имени или в названии папки идут по отдельной корпоративной лицензии, их функции включаются только с ключом Enterprise.

Для автоматизации своей компании, личных проектов и учебы Community Edition подходит. Если вы хотите продавать доступ к n8n, сначала прочитайте файл LICENSE.md в репозитории n8n-io/n8n.

Как установить n8n локально?

На 29 октября 2026 года основной способ — Docker. Сначала создайте том, где n8n будет хранить базу и ключи:

docker volume create n8n_data

Затем запустите контейнер одной командой:

docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -e GENERIC_TIMEZONE="Europe/Moscow" -e TZ="Europe/Moscow" -v n8n_data:/home/node/.n8n n8nio/n8n

Откройте в браузере http://localhost:5678 и создайте учетную запись владельца. Она хранится в вашем экземпляре, на сайте n8n регистрироваться не нужно.

Для сервера с доменом документация n8n советует Docker Compose: файл .env с доменом и часовым поясом, файл compose.yaml с n8n и Traefik для HTTPS, затем sudo docker compose up -d. Порт 5678 при такой схеме слушает только 127.0.0.1, наружу n8n смотрит через Traefik.

Можно ли поставить n8n через npx?

На ветке 2.x можно: npx n8n запускает n8n без установки, npm install n8n -g ставит его глобально. Нужен Node.js от 20.19 до 24.x.

Но 27 октября 2026 года вышла бета n8n 3.0, а документация n8n называет установку через npm и npx n8n устаревшей начиная с версии 3.0. Стабильная версия 3.x ожидается в начале декабря. Ветка 2.x после этого 12 месяцев получает исправления безопасности, поддержка 1.x заканчивается 31 декабря 2026 года. Переход на 3.x односторонний, поэтому перед обновлением нужна полная резервная копия. Если ставите n8n сейчас, я бы сразу брал Docker, чтобы не переезжать через месяц.

Что делать, если n8n не запускается?

• Если порт 5678 занят, замените левую часть в -p 5678:5678, например на -p 5679:5678, и откройте http://localhost:5679.
• Если после перезапуска пропали воркфлоу, контейнер запущен без тома. Проверьте, что в команде есть -v n8n_data:/home/node/.n8n.
• Если вебхуки не доходят из интернета, причина в адресе. Локальный n8n снаружи не виден, для приема вебхуков нужен сервер с доменом.

Как сделать ИИ-агента в n8n?

Простейший агент собирается за четыре шага.

1. Добавьте узел Chat Trigger. Он открывает окно чата прямо в редакторе, через него удобно проверять агента.
2. Добавьте узел AI Agent. Корневой узел получает сообщение, решает, какие инструменты вызвать, и собирает ответ. С версии 1.82.0 все агенты работают в режиме Tools Agent, выбирать тип больше не нужно.
3. Подключите к агенту чат-модель. В n8n есть отдельные узлы для OpenAI, Anthropic, DeepSeek, OpenRouter и Ollama. Ключ API модели сохраняется в разделе Credentials.
4. Подключите память и инструменты. Узел Simple Memory хранит последние сообщения разговора. Инструментом может стать HTTP Request, узел интеграции, другой воркфлоу через Call n8n Workflow Tool или MCP-сервер.

По документации n8n к узлу AI Agent нужно подключить хотя бы один инструмент. Без него агент превращается в обычный чат с моделью.

Модель на своем компьютере подключается через узел Ollama. Так агент работает без оплаты API, но небольшие модели чаще ошибаются в вызове инструментов, поэтому сценарий стоит проверить на нескольких запросах. Какие локальные модели тянут такие задачи, я разбирал в статье о локальных нейросетях.

Какую модель поставить в агента n8n?

Для агента важнее всего надежный вызов инструментов. Начинать проще с модели по API, где этот вызов отлажен, и проверять сценарий на ней. Потом можно пробовать дешевые или локальные модели и сравнивать ответы в одном и том же окне Chat Trigger. Для доступа к Claude, GPT и Gemini из одного узла подходит узел OpenRouter: он работает с моделями разных вендоров по одному ключу.

Как подключить MCP в n8n?

В n8n три способа работать с MCP. Они решают разные задачи, поэтому их легко перепутать.

MCP Client Tool: агент n8n вызывает внешний сервер

Узел MCP Client Tool подключается к агенту как инструмент и дает ему инструменты внешнего MCP-сервера. В настройках укажите адрес сервера и способ входа: Bearer, заголовок, несколько заголовков или OAuth2. Параметр Tools to Include ограничивает набор: все инструменты, только выбранные или все, кроме перечисленных. Я бы всегда оставлял только нужные, чтобы агент не путался в длинном списке.

MCP Server Trigger: воркфлоу n8n как MCP-сервер

Узел MCP Server Trigger превращает воркфлоу в MCP-сервер. К нему подключаются узлы-инструменты, а внешние клиенты получают их список и вызывают. Поддерживаются транспорты SSE и streamable HTTP, stdio нет. У узла два адреса: тестовый работает в редакторе, боевой появляется после публикации воркфлоу.

Claude Desktop напрямую к такому серверу не подключается, документация n8n советует прослойку mcp-remote. Это адаптер, который запускается через npx и пересылает вызовы локального клиента удаленному серверу. Как устроен конфиг Claude Desktop, я разобрал в статье про Claude Desktop.

Instance-level MCP: весь экземпляр n8n для внешних агентов

Третий способ включается в Settings, раздел Instance-level MCP, пунктом Enable MCP access. Включить его может владелец или администратор экземпляра. Адрес сервера заканчивается на /mcp-server/http, вход по OAuth или по личному токену.

Внешний агент видит только воркфлоу, которые вы отметили как доступные в MCP. Отметка ставится в настройках воркфлоу, для проекта или папки. Через этот сервер агент ищет и запускает воркфлоу, а с версии 2.13.0 еще и собирает и правит их. Документация n8n приводит примеры подключения для Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, VS Code и Windsurf.

Какие MCP-серверы и скиллы для n8n есть в каталоге?

Есть и обратная задача, когда ИИ-агент в Claude Code или Cursor собирает воркфлоу n8n за вас. Для нее в каталоге SkillFoxx есть готовые инструменты.

• n8n-MCP, 23 158 ★ репозитория. Дает агенту справку по узлам и шаблонам n8n и проверяет конфигурацию до запуска. С адресом и ключом API вашего n8n создает, правит и тестирует воркфлоу. Уровень доступа в карточке высокий, поэтому без копии рабочих воркфлоу ключ давать не стоит. Ставится командой npx skillfoxx add mcp/n8n-mcp.
• Official n8n Skills, 561 ★ репозитория. Плагин от команды n8n: 13 скиллов про выражения, циклы, ИИ-агентов, ошибки и учетные данные. Работает через встроенный Instance-level MCP, нужен n8n от 2.2.0.
• n8n-skills, 6 542 ★ репозитория. Скиллы и хуки автора n8n-MCP, работают в паре с ним. Все тексты на английском.
• n8n Workflow Builder MCP Server, 549 ★ репозитория. 15 инструментов для работы через API n8n: создать, обновить, включить, удалить воркфлоу, посмотреть запуски. Удаление необратимо, поэтому ключ лучше выдать тестовому экземпляру.
• n8n-as-code, 1 634 ★ репозитория. Описывает воркфлоу как TypeScript, хранит их в Git и ставится расширением для VS Code и Cursor. Проект независимый, плагин для Claude Code помечен как бета.
• n8n MCP Server, 1 629 ★ репозитория. Управляет воркфлоу и запусками через API. Последний релиз 0.1.8, коммитов в репозитории не было с июня 2025 года, поэтому для новых проектов я бы взял n8n-MCP.

Если у вас n8n 2.2.0 или новее, я бы начинал с Official n8n Skills и встроенного MCP. Если версия старше или нужна справка по узлам без доступа к экземпляру, ставьте n8n-MCP.

Готовые сценарии я собрал отдельно в статье про шаблоны n8n для ИИ-агентов: там разобраны коллекции n8n Workflows и Awesome n8n Templates и проверка шаблона до запуска.

Какие права получает агент в n8n?

Агент в n8n действует с правами учетных данных, которые вы подключили к узлам. Если у узла Gmail есть доступ к почте, агент может отправить письмо от вашего имени. Поэтому начинать стоит с минимума:

• отдельный тестовый экземпляр или проект, без боевых воркфлоу;
• ключи с правом только на чтение там, где сервис их дает;
• в MCP Client Tool только нужные инструменты, без режима All;
• для внешних клиентов отметка MCP только на воркфлоу, которые вы готовы отдать агенту.

n8n на своем сервере нужно обновлять самому. 28 октября 2026 года n8n опубликовал 12 предупреждений о безопасности в GitHub, три из них с высокой степенью. Исправления вошли в версии 2.45.5, 2.46.1 и 3.0.1, поэтому экземпляры на более ранних версиях стоит обновить сразу.

Где учиться n8n бесплатно?

Официальное обучение у n8n теперь живет в n8n Academy на learn.n8n.io. На 29 октября там четыре курса: N8N101 о первых воркфлоу, N8N102 об API и интеграциях, N8N103 об ИИ, тестах и практиках, плюс короткий QS101. Регистрация бесплатная, курсы на английском, русского языка в списке нет. В документации n8n остались текстовые курсы Level one и Level two, первый рассчитан примерно на 2 часа.

Запрос «академия n8n на русском» обычно ведет на сторонние курсы. Официального перевода академии нет, поэтому я бы начинал с документации и раздела Advanced AI, а термины переводил по ходу.

Короткий глоссарий

• Воркфлоу: сценарий из связанных узлов.
• Узел: один шаг сценария, триггер, действие или преобразование данных.
• Выполнение: один запуск воркфлоу, единица оплаты в облаке n8n.
• Self-hosted: n8n на вашем сервере.
• AI Agent: узел, в котором модель сама выбирает, какие инструменты вызвать.
• MCP: протокол, по которому ИИ-агенты подключают внешние инструменты. Подробнее в статье что такое MCP-сервер.

Что дальше?

Поставьте n8n в Docker и соберите агента из Chat Trigger, AI Agent, модели и одного инструмента. Когда он заработает, подключите n8n-MCP к Claude Code и попросите собрать второй воркфлоу текстом. Идеи сценариев для автоматизации есть в статье про ИИ-агентов для рутины.