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# Flujos de trabajo de IA n8n

Despliega n8n en Clore.ai: autoaloja una potente plataforma de automatización de flujos de trabajo de IA con más de 400 integraciones y soporte nativo para agentes LLM por centavos por hora.

## Descripción general

[n8n](https://github.com/n8n-io/n8n) es una plataforma de automatización de flujos de trabajo fair-code con **más de 55 mil estrellas en GitHub**. A diferencia de las alternativas totalmente de código cerrado (Zapier, Make), n8n te permite autoalojar toda la pila — con control total de los datos — y además ofrece capacidades nativas de agente de IA, un nodo de código JavaScript/Python y una biblioteca en crecimiento de más de 400 integraciones.

En **Clore.ai**, n8n en sí se ejecuta en CPU (no se requiere GPU), pero se combina de forma muy potente con servicios acelerados por GPU como Ollama o vLLM ejecutándose en el mismo servidor, dándote una pila de automatización de IA completamente local. Puedes tener una instancia de n8n en producción funcionando por menos de **$0.10–0.20/h**.

**Capacidades clave:**

* 🔗 **más de 400 integraciones** — Slack, GitHub, Hojas de cálculo de Google, Postgres, solicitudes HTTP, webhooks y mucho más
* 🤖 **Nodos de agente de IA** — agentes integrados impulsados por LangChain con uso de herramientas y memoria
* 💻 **Nodos de código** — ejecuta JavaScript o Python arbitrario en línea en los flujos de trabajo
* 🔄 **Variedad de desencadenadores** — webhooks, programaciones cron, sondeo de bases de datos, correo electrónico, eventos de cola
* 📊 **Subflujos de trabajo** — componentes de flujo de trabajo modulares y reutilizables
* 🔐 **Bóveda de credenciales** — almacenamiento cifrado para claves API y tokens OAuth
* 🏠 **Autoalojado** — tus datos nunca salen de tu servidor

***

## Requisitos

n8n es una aplicación Node.js empaquetada como imagen de Docker. Es **Solo CPU** — no se necesita GPU para el propio motor de automatización. Una GPU solo resulta útil si ejecutas un LLM local junto a él (por ejemplo, Ollama).

| Configuración                    | GPU           | VRAM  | RAM del sistema | Disco  | Precio de Clore.ai                        |
| -------------------------------- | ------------- | ----- | --------------- | ------ | ----------------------------------------- |
| **Mínima** (solo n8n)            | Ninguna / CPU | —     | 2 GB            | 10 GB  | \~$0.03/h (CPU)                           |
| **Estándar**                     | Ninguna / CPU | —     | 4 GB            | 20 GB  | \~$0,05/h                                 |
| **+ LLM local (Ollama)**         | RTX 3090      | 24 GB | 16 GB           | 60 GB  | $0.07–0.21/h                              |
| **+ LLM de alto rendimiento**    | A100 40 GB    | 40 GB | 32 GB           | 100 GB | [bare metal](https://clore.ai/bare-metal) |
| **Kit de inicio de IA completo** | RTX 4090      | 24 GB | 32 GB           | 100 GB | $0.14–0.42/h                              |

> **Consejo:** El [Kit de inicio de IA autoalojado de n8n](https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit) agrupa n8n + Ollama + Qdrant + PostgreSQL en una sola pila de Docker Compose. Ver [Kit de inicio de IA](#ai-starter-kit-recommended) abajo.

***

## Inicio rápido

### 1. Alquila un servidor de Clore.ai

Inicia sesión en [clore.ai](https://clore.ai) e implementa un servidor:

* **Instancia solo CPU** si solo necesitas automatización con n8n
* **RTX 3090/4090** si quieres LLM locales mediante Ollama
* Exponer puerto **5678** en la configuración de asignación de puertos de la oferta
* Habilita el acceso SSH

### 2. Conéctate al servidor

```bash
ssh root@<clore-server-ip> -p <ssh-port>

# Verifica que Docker esté instalado
docker --version
docker compose version
```

### 3. Opción A — Inicio mínimo en un solo contenedor

La forma más rápida de poner n8n en marcha:

```bash
# Crea un volumen con nombre para la persistencia
docker volume create n8n_data

# Ejecuta n8n
docker run -d \\
  --name n8n \
  --restart unless-stopped \\
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  -e N8N_HOST=<clore-server-ip> \
  -e N8N_PORT=5678 \
  -e N8N_PROTOCOL=http \
  -e WEBHOOK_URL=http://<clore-server-ip>:5678/ \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

# Ver registros
docker logs -f n8n
```

Accede a la interfaz en `http://<clore-server-ip>:5678`

### 4. Opción B — Docker Compose con Postgres (producción)

Para uso en producción, reemplaza SQLite por defecto con Postgres:

```bash
mkdir n8n-prod && cd n8n-prod
cat > docker-compose.yml << 'EOF'
version: "3.8"

services:
  postgres:
    image: postgres:15-alpine
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_USER: n8n
      POSTGRES_PASSWORD: n8npassword   # ¡Cámbialo!
      POSTGRES_DB: n8n
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U n8n"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  n8n:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n
    restart: unless-stopped
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      DB_TYPE: postgresdb
      DB_POSTGRESDB_HOST: postgres
      DB_POSTGRESDB_PORT: 5432
      DB_POSTGRESDB_DATABASE: n8n
      DB_POSTGRESDB_USER: n8n
      DB_POSTGRESDB_PASSWORD: n8npassword
      N8N_HOST: <clore-server-ip>
      N8N_PORT: 5678
      N8N_PROTOCOL: http
      WEBHOOK_URL: http://<clore-server-ip>:5678/
      N8N_ENCRYPTION_KEY: your-32-char-encryption-key-here
      EXECUTIONS_MODE: regular
      N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE: "true"
      N8N_BASIC_AUTH_USER: admin
      N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD: changeme!
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n

volumes:
  postgres_data:
  n8n_data:
EOF

docker compose up -d
docker compose logs -f n8n
```

***

## Kit de inicio de IA (recomendado)

El [Kit de inicio de IA autoalojado de n8n](https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit) es la forma más rápida de obtener una pila local completa de automatización de IA. Incluye:

* **n8n** — automatización de flujos de trabajo
* **Ollama** — inferencia local de LLM (GPU o CPU)
* **Qdrant** — base de datos vectorial para RAG
* **PostgreSQL** — almacenamiento persistente

```bash
# Clona el kit de inicio
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit

# Para servidores con GPU (RTX 3090, 4090, A100, etc.)
docker compose --profile gpu-nvidia up -d

# Para servidores solo con CPU
docker compose --profile cpu up -d

# Supervisa el arranque
docker compose logs -f

# Descarga un modelo en Ollama (después de iniciar la pila)
docker exec ollama ollama pull llama3:8b
docker exec ollama ollama pull nomic-embed-text  # Para embeddings
```

Servicios después del inicio:

| Servicio           | URL                          |
| ------------------ | ---------------------------- |
| Interfaz de n8n    | `http://<ip>:5678`           |
| API de Ollama      | `http://<ip>:11434`          |
| Interfaz de Qdrant | `http://<ip>:6333/dashboard` |

> **Nota:** Ollama con GPU requiere el [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html), que los servidores de Clore.ai ya tienen preinstalado.

***

## Configuración

### Referencia de variables de entorno

```bash
# ── Configuración principal ────────────────────────────────────────────────────────────
N8N_HOST=0.0.0.0                  # Dirección de enlace
N8N_PORT=5678                     # Puerto de escucha
N8N_PROTOCOL=http                 # http o https
WEBHOOK_URL=http://<ip>:5678/     # URL base pública del webhook (¡crítico!)

# ── Cifrado ───────────────────────────────────────────────────────────────
N8N_ENCRYPTION_KEY=<clave-de-32-caracteres>  # Cifra las credenciales almacenadas
# Genera: openssl rand -hex 16

# ── Autenticación ───────────────────────────────────────────────────────────
N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=tu-contraseña-segura

# ── Configuración de ejecución ───────────────────────────────────────────────────────
EXECUTIONS_MODE=regular           # regular (único) o queue (basado en Redis)
EXECUTIONS_DATA_SAVE_ON_SUCCESS=all
EXECUTIONS_DATA_SAVE_ON_ERROR=all
EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE=336       # Conserva los datos de ejecución durante 14 días

# ── Zona horaria ─────────────────────────────────────────────────────────────────
GENERIC_TIMEZONE=UTC

# ── Desactivar telemetría (opcional) ─────────────────────────────────────────────
N8N_DIAGNOSTICS_ENABLED=false
N8N_VERSION_NOTIFICATIONS_ENABLED=false
```

### Conectar n8n a Ollama para agentes de IA

Una vez que Ollama esté ejecutándose en el mismo servidor:

1. En n8n, añade una nueva credencial: **API de Ollama**
   * URL base: `http://ollama:11434` (si usas Compose) o `http://localhost:11434`
2. En un flujo de trabajo, añade un **Agente de IA** nodo
3. En **Modelo de chat**, selecciona Ollama y elige tu modelo (por ejemplo, `llama3:8b`)
4. Añade herramientas como **Solicitud HTTP**, **Postgres**, o **Código** nodos
5. ¡Ejecuta!

***

## Consejos y mejores prácticas

### Optimización de costos en Clore.ai

```bash
# Exporta todos los flujos de trabajo antes de detener tu instancia
# Usa la CLI de n8n dentro del contenedor:
docker exec n8n n8n export:workflow --all --output=/home/node/.n8n/workflows-backup.json

# Copia la copia de seguridad a la máquina local
docker cp n8n:/home/node/.n8n/workflows-backup.json ./n8n-workflows-backup.json

# Importa en una nueva instancia:
docker exec n8n n8n import:workflow --input=/home/node/.n8n/workflows-backup.json
```

### Fiabilidad de webhooks en Clore.ai

Los servidores de Clore.ai tienen IPs dinámicas. Si tus webhooks dejan de funcionar después de un redeploy:

```bash
# 1. Usa un dominio estático con Caddy + Let's Encrypt
# Archivo Caddyfile:
# n8n.tudominio.com {
#     reverse_proxy n8n:5678
# }

# 2. O usa Cloudflare Tunnel (gratis, no se necesitan puertos abiertos):
docker run -d \\
  --name cloudflared \
  --network n8n-prod_default \
  cloudflare/cloudflared:latest \
  tunnel --no-autoupdate run \
  --token <tu-token-de-cloudflare-tunnel>
```

### Modo de cola para flujos de trabajo de alto volumen

```bash
# Añade Redis y ejecuta n8n en modo de cola para ejecución paralela
# Añádelo a docker-compose.yml:
  redis:
    image: redis:7-alpine
    restart: unless-stopped

  n8n-worker:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n
    command: worker
    depends_on: [redis, postgres]
    environment:
      <<: *n8n-env
      EXECUTIONS_MODE: queue
      QUEUE_BULL_REDIS_HOST: redis
```

### Comandos útiles de la CLI de n8n

```bash
# Lista todos los flujos de trabajo
docker exec n8n n8n list:workflow

# Ejecuta manualmente un flujo de trabajo específico
docker exec n8n n8n execute --id=<workflow-id>

# Actualiza n8n a la última versión
docker pull docker.n8n.io/n8nio/n8n
docker compose up -d n8n

# Comprueba la versión de n8n
docker exec n8n n8n --version
```

### Refuerzo de seguridad

```bash
# Ejecuta n8n detrás de un proxy inverso con HTTPS
# Nunca expongas directamente el puerto 5678 en producción
# Usa N8N_BASIC_AUTH o configura SSO mediante LDAP/SAML

# Restringe qué nodos están permitidos (modo lista blanca):
NODE_FUNCTION_ALLOW_EXTERNAL=axios,lodash
NODES_EXCLUDE='["n8n-nodes-base.executeCommand"]'  # Bloquea la ejecución de comandos de shell
```

***

## Solución de problemas

### El contenedor de n8n se cierra inmediatamente

```bash
docker logs n8n

# Problemas comunes:
# 1. Falló la conexión a la base de datos — verifica que Postgres esté saludable
docker compose ps postgres

# 2. Desajuste de clave de cifrado — si cambiaste N8N_ENCRYPTION_KEY
#    Las credenciales se vuelven ilegibles; vuelve a introducirlas después de cambiar la clave

# 3. Conflicto de puertos
ss -tlnp | grep 5678
```

### Los webhooks devuelven 404

```bash
# Asegúrate de que WEBHOOK_URL coincida con la dirección pública que usan los remitentes de tus webhooks
# Debe incluir la barra diagonal final
WEBHOOK_URL=http://<tu-ip-pública>:5678/

# Reinicia n8n después de cambiar esta variable de entorno
docker compose restart n8n
```

### El nodo Agente de IA no puede conectarse a Ollama

```bash
# Prueba desde dentro del contenedor de n8n
docker exec n8n wget -qO- http://ollama:11434/api/tags
# o
docker exec n8n curl http://localhost:11434/api/tags

# Si usas contenedores separados que no están en la misma red de Compose:
# Usa host.docker.internal o la IP LAN del servidor
```

### "ENOSPC: no hay espacio libre en el dispositivo"

```bash
# Comprueba el uso del disco
df -h
docker system df

# Purga datos antiguos de ejecución en la interfaz de n8n:
# Configuración → Ejecuciones → Eliminar ejecuciones antiguas

# O configura la purga automática:
EXECUTIONS_DATA_PRUNE=true
EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE=72   # 72 horas
```

### Ejecución lenta del flujo de trabajo

```bash
# Comprueba el uso de CPU
top -c

# Habilita el modo de cola para ejecución paralela (consulta los consejos anteriores)
# Aumenta la memoria de Node.js si es necesario:
NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=4096
```

***

## Lecturas adicionales

* [Documentación oficial de n8n](https://docs.n8n.io)
* [Repositorio de GitHub de n8n](https://github.com/n8n-io/n8n)
* [Kit de inicio de IA autoalojado de n8n](https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit)
* [Guía de instalación de n8n con Docker](https://docs.n8n.io/hosting/installation/docker/)
* [Ejecutar Ollama en Clore.ai](/guides/guides_v2-es/modelos-de-lenguaje/ollama.md)
* [Comparación de GPU de Clore.ai](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/gpu-comparison.md)
* [Foro de la comunidad de n8n](https://community.n8n.io)


---

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