Workflows IA n8n

Déployez n8n sur Clore.ai — auto-hébergez une puissante plateforme d'automatisation de workflows IA avec plus de 400 intégrations et une prise en charge native des agents LLM pour quelques centimes par heure.

Aperçu

n8n est une plateforme d'automatisation de workflows en fair-code avec plus de 55 k étoiles sur GitHub. Contrairement aux alternatives entièrement fermées (Zapier, Make), n8n vous permet d'héberger toute la pile vous-même — avec un contrôle total des données — tout en offrant des capacités natives d'agent IA, un nœud de code JavaScript/Python et une bibliothèque croissante de plus de 400 intégrations.

Sur Clore.ai, n8n lui-même fonctionne sur CPU (aucun GPU requis), mais se combine de manière puissante avec des services accélérés par GPU comme Ollama ou vLLM exécutés sur le même serveur, vous offrant une pile d'automatisation IA entièrement locale. Vous pouvez faire tourner une instance n8n de production pour moins de $0,10–0,20/heure.

Fonctionnalités clés :

🔗 400+ intégrations — Slack, GitHub, Google Sheets, Postgres, requêtes HTTP, webhooks, et bien plus encore
🤖 nœuds Agent IA — agents intégrés propulsés par LangChain, avec utilisation d'outils et mémoire
💻 nœuds de code — exécutez du JavaScript ou du Python arbitraire directement dans les workflows
🔄 Variété de déclencheurs — webhooks, planifications cron, sondage de base de données, e-mail, événements de file d'attente
📊 sous-workflows — composants de workflow modulaires et réutilisables
🔐 coffre-fort d'identifiants — stockage chiffré pour les clés API et les jetons OAuth
🏠 Auto-hébergé — vos données ne quittent jamais votre serveur

Exigences

n8n est une application Node.js empaquetée sous forme d'image Docker. Elle est CPU uniquement — aucun GPU n'est nécessaire pour le moteur d'automatisation lui-même. Un GPU devient utile uniquement si vous exécutez en parallèle un LLM local (par ex. Ollama).

Configuration

GPU

VRAM

RAM système

Disque

Prix Clore.ai

Minime (n8n uniquement)

Aucun / CPU

—

2 Go

10 Go

~$0,03/heure (CPU)

Standard

Aucun / CPU

—

4 Go

20 Go

~0,05 $/h

+ LLM local (Ollama)

RTX 3090

24 Go

16 Go

60 Go

0,07–0,21 $/h

+ LLM à haut débit

A100 40 Go

40 Go

32 Go

100 Go

bare metal

Kit de démarrage IA (complet)

RTX 4090

24 Go

32 Go

100 Go

0,14–0,42 $/h

Astuce : Le Kit de démarrage IA auto-hébergé de n8n regroupe n8n + Ollama + Qdrant + PostgreSQL dans une seule pile Docker Compose. Voir Kit de démarrage IA ci-dessous.

Démarrage rapide

1. Louez un serveur Clore.ai

Connectez-vous à clore.ai et déployez un serveur :

Instance CPU uniquement si vous avez seulement besoin de l'automatisation n8n
RTX 3090/4090 si vous voulez des LLM locaux via Ollama
Exposer le port 5678 dans les paramètres de mappage des ports de l'offre
Activez l'accès SSH

2. Connectez-vous au serveur

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

# Vérifier que Docker est installé
docker --version
docker compose version

3. Option A — Démarrage minimal en conteneur unique

Le moyen le plus rapide de faire fonctionner n8n :

# Créer un volume nommé pour la persistance
docker volume create n8n_data

# Lancer 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

# Vérifier les journaux
docker logs -f n8n

Accédez à l'interface à http://<clore-server-ip>:5678

4. Option B — Docker Compose avec Postgres (production)

Pour un usage en production, remplacez SQLite par défaut par Postgres :

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   # À modifier !
      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 démarrage IA (recommandé)

Le Kit de démarrage IA auto-hébergé de n8n est le moyen le plus rapide d'obtenir une pile complète d'automatisation IA locale. Il inclut :

n8n — automatisation de workflows
Ollama — inférence de LLM local (GPU ou CPU)
Qdrant — base de données vectorielle pour le RAG
PostgreSQL — stockage persistant

# Cloner le kit de démarrage
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit

# Pour les serveurs équipés de GPU (RTX 3090, 4090, A100, etc.)
docker compose --profile gpu-nvidia up -d

# Pour les serveurs CPU uniquement
docker compose --profile cpu up -d

# Surveiller le démarrage
docker compose logs -f

# Récupérer un modèle dans Ollama (une fois la pile démarrée)
docker exec ollama ollama pull llama3:8b
docker exec ollama ollama pull nomic-embed-text  # Pour les embeddings

Services après le démarrage :

Service

URL

Interface n8n

http://<ip>:5678

API Ollama

http://<ip>:11434

Interface Qdrant

http://<ip>:6333/dashboard

Remarque : Ollama avec GPU nécessite le NVIDIA Container Toolkit, qui est préinstallé sur les serveurs Clore.ai.

Configuration

Référence des variables d'environnement

# ── Paramètres de base ───────────────────────────────────────────────────────
N8N_HOST=0.0.0.0                  # Adresse de liaison
N8N_PORT=5678                     # Port d'écoute
N8N_PROTOCOL=http                 # http ou https
WEBHOOK_URL=http://<ip>:5678/     # URL racine publique des webhooks (critique !)

# ── Chiffrement ───────────────────────────────────────────────────────────────
N8N_ENCRYPTION_KEY=<32-char-key>  # Chiffre les identifiants stockés
# Générer : openssl rand -hex 16

# ── Authentification ─────────────────────────────────────────────────────────
N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=your-secure-password

# ── Paramètres d'exécution ────────────────────────────────────────────────────
EXECUTIONS_MODE=regular           # regular (simple) ou queue (basé sur Redis)
EXECUTIONS_DATA_SAVE_ON_SUCCESS=all
EXECUTIONS_DATA_SAVE_ON_ERROR=all
EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE=336       # Conserver les données d'exécution pendant 14 jours

# ── Fuseau horaire ────────────────────────────────────────────────────────────
GENERIC_TIMEZONE=UTC

# ── Désactiver la télémétrie (facultatif) ─────────────────────────────────────
N8N_DIAGNOSTICS_ENABLED=false
N8N_VERSION_NOTIFICATIONS_ENABLED=false

Connecter n8n à Ollama pour les agents IA

Une fois qu'Ollama fonctionne sur le même serveur :

Dans n8n, ajoutez un nouvel identifiant : API Ollama
- URL de base : http://ollama:11434 (si vous utilisez Compose) ou http://localhost:11434
Dans un workflow, ajoutez un Agent IA nœud
Sous Modèle de discussion, sélectionnez Ollama et choisissez votre modèle (par ex. llama3:8b)
Ajoutez des outils comme Requête HTTP, Postgres, ou Code nœuds
Exécutez !

Conseils et bonnes pratiques

Optimisation des coûts sur Clore.ai

# Exportez tous les workflows avant d'arrêter votre instance
# Utilisez l'interface CLI de n8n dans le conteneur :
docker exec n8n n8n export:workflow --all --output=/home/node/.n8n/workflows-backup.json

# Copiez la sauvegarde sur la machine locale
docker cp n8n:/home/node/.n8n/workflows-backup.json ./n8n-workflows-backup.json

# Importez sur une nouvelle instance :
docker exec n8n n8n import:workflow --input=/home/node/.n8n/workflows-backup.json

Fiabilité des webhooks sur Clore.ai

Les serveurs Clore.ai ont des IP dynamiques. Si vos webhooks cessent de fonctionner après un redéploiement :

# 1. Utilisez un domaine statique avec Caddy + Let's Encrypt
# Fichier Caddy :
# n8n.yourdomain.com {
#     reverse_proxy n8n:5678
# }

# 2. Ou utilisez Cloudflare Tunnel (gratuit, aucun port ouvert nécessaire) :
docker run -d \
  --name cloudflared \\
  --network n8n-prod_default \\
  cloudflare/cloudflared:latest \\
  tunnel --no-autoupdate run \\
  --token <your-cloudflare-tunnel-token>

Mode file d'attente pour les workflows à fort volume

# Ajoutez Redis et exécutez n8n en mode file d'attente pour une exécution parallèle
# Ajouter à 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

Commandes CLI n8n utiles

# Lister tous les workflows
docker exec n8n n8n list:workflow

# Exécuter manuellement un workflow spécifique
docker exec n8n n8n execute --id=<workflow-id>

# Mettre n8n à jour vers la dernière version
docker pull docker.n8n.io/n8nio/n8n
docker compose up -d n8n

# Vérifier la version de n8n
docker exec n8n n8n --version

Renforcement de la sécurité

# Exécutez n8n derrière un proxy inverse avec HTTPS
# N'exposez jamais directement le port 5678 en production
# Utilisez N8N_BASIC_AUTH ou configurez le SSO via LDAP/SAML

# Limitez les nœuds autorisés (mode liste blanche) :
NODE_FUNCTION_ALLOW_EXTERNAL=axios,lodash
NODES_EXCLUDE='["n8n-nodes-base.executeCommand"]'  # Bloquer l'exécution du shell

Dépannage

Le conteneur n8n se ferme immédiatement

docker logs n8n

# Problèmes courants :
# 1. Échec de la connexion à la base de données — vérifiez que Postgres fonctionne correctement
docker compose ps postgres

# 2. Incompatibilité de la clé de chiffrement — si vous avez modifié N8N_ENCRYPTION_KEY
#    Les identifiants deviennent illisibles ; ressaisissez-les après le changement de clé

# 3. Conflit de port
ss -tlnp | grep 5678

Les webhooks renvoient 404

# Assurez-vous que WEBHOOK_URL correspond à l'adresse publique utilisée par les expéditeurs de vos webhooks
# Il doit inclure le slash final
WEBHOOK_URL=http://<your-public-ip>:5678/

# Redémarrez n8n après avoir modifié cette variable d'environnement
docker compose restart n8n

Le nœud Agent IA ne peut pas atteindre Ollama

# Tester depuis le conteneur n8n
docker exec n8n wget -qO- http://ollama:11434/api/tags
# ou
docker exec n8n curl http://localhost:11434/api/tags

# Si vous utilisez des conteneurs séparés n'appartenant pas au même réseau Compose :
# Utilisez host.docker.internal ou l'adresse IP LAN du serveur

"ENOSPC: no space left on device"

# Vérifier l'utilisation du disque
df -h
docker system df

# Purgez les anciennes données d'exécution dans l'interface n8n :
# Paramètres → Exécutions → Supprimer les anciennes exécutions

# Ou activez la purge automatique :
EXECUTIONS_DATA_PRUNE=true
EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE=72   # 72 heures

Exécution lente des workflows

# Vérifier l'utilisation CPU
top -c

# Activez le mode file d'attente pour une exécution parallèle (voir les conseils ci-dessus)
# Augmentez la mémoire Node.js si nécessaire :
NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=4096

Pour aller plus loin

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Mis à jour il y a 1 mois

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