最近在AI圈了有很多人在推n8n，说n8n如何如何好？那么今天大瑜就用这篇文章，全面阐述n8n是什么？

为什么一出来就这么火爆？n8n到底怎么使用？

那么大瑜将分为几个章节去讲解：

一、n8n是什么？

n8n其实就是一个开源的工作流编排引擎，提供了400多种组件可以进行快速的拖拽从而形成自己的业务逻辑。

先给大家看下n8n的主要界面是什么？左侧就是n8n的界面编辑窗口，右侧是具体的节点选择窗口。

诞生的原因，其实很简单。遇到问题，没办法解决，就自己开发一个。

具体n8n发展的时间线路如下：

二、n8n有哪些特点

1、部署简单，对电脑性能要求不高，普通电脑就可以运行。

2、社区丰富，支持多个节点调用。

3、开源、免费。

4、支持mcp。

mcp的作用就不多说了，相当于给大模型应用添加了飞翔的翅膀。目前各个厂家都在支持mcp服务。

三、n8n和coze以及 dify 的关系

1. 1.Dify平台

起源与定位

Dify由前腾讯系创业者张路宇于2023年创立，是首个提出”LLMOps”概念的企业级AI应用开发平台。作为一个开源且支持私有化部署的平台，Dify致力于降低大模型应用开发门槛，让复杂AI应用开发变得简单直观。

技术架构

• • 大模型整合：内置OpenAI、DeepSeek、Llama等主流模型接口，支持一站式管理
• • RAG框架支持：提供检索增强生成能力，可一键接入企业文档创建智能知识库
• • 低代码工作流：通过可视化界面支持条件分支、循环和子流程，实现模型与外部工具的无缝联动
• • 企业级部署：提供Backend-as-a-Service (BaaS)解决方案，集成流量监控、日志分析和权限管理

优势特点

Dify在知识库构建方面表现突出，特别适合需要快速检索和查询大量文档的场景。其工作流设计更倾向于LLM流程化交互，但在数据库和外部API集成方面相对有限。

1. 2.Coze平台

起源与定位

Coze主要针对零基础个人开发者和中小团队，强调”即用即走”的轻量化体验，并与抖音、飞书等字节系生态深度对接。

技术架构

• • 对话优先设计：提供多种预设”智能体”模板，支持拖拽配置对话流程
• • 多轮交互能力：内置对话记忆功能和丰富插件生态，如天气查询、快递追踪等
• • 平台发布集成：支持一键部署到抖音、微信、飞书等平台，自带用户管理和付费功能
• • 轻量化体验：免费版即可获得基础工作流和10万次模型调用，技术门槛极低

优势特点

Coze适合快速验证MVP(最小可行产品)，特别是面向消费级应用场景，但在复杂逻辑处理和数据存储能力方面存在一定局限。

1. 3.平台选择建议

如果我们以装修风格来比喻三者之间的关系，那么可能这个图会更加形象一点。

• • 个人小白：Coze作为闭源但易用的工具，适合初学者快速入门
• • 企业应用：根据具体场景在Dify和n8n之间选择，Dify更适合知识库和LLM应用，而n8n在自动化工作流和系统集成方面优势明显

两个平台各有所长，Dify更接近n8n的功能架构，但侧重点不同，企业用户应根据实际需求进行选择。

四、n8n 部署介绍

n8n的项目部署还是很简单的，只要电脑安装nodejs就可以。git地址下载：

https://github.com/n8n-io/n8n

具体的执行命令就两行：

git clone git@github.com:n8n-io/n8n.git
cd n8n
npx n8n

然后打开：localhost:5678 你就会看到热乎乎的滚烫页面了。

五、一个例子初识n8n

我们实现一个通过输入关键词，进行新闻列表的获取，经过大模型的分析处理最终生成gmail的逻辑，看看是不是很丝滑。

具体的实现逻辑，看视频。

1、首先拖动一个chat Message的trigger节点，添加我们需要查询的新闻关键字。

2、接下来选择http Resquet去获取新闻的API调用信息。这里我们选择的是newsapi来获取新闻地址。

官网地址：https://newsapi.org/

打开页面就可以获取key，然后点击说明文档，获取访问的API接口。

http的node 节点可以这样配置：

其中在url中，我们选择第一步的输入值作为变量。

3、Edit field将json转化为字符串形式，便于大模型处理

4、AI agent做封装。

5、最终发送给gmail邮箱。其中gmail邮箱的配置参考详细章节部分。

五、写在后面的话

这两天体验下来，n8n确实很强大。我也顺手整理了一份详细指南，包含n8n的基础节点介绍以及结合mcp的实战应用，全部打包成了详细文档sop。

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