如何在本地运行 n8n：完整安装指南 (2026)

如何在本地运行 n8n：2026 全面设置指南

n8n 是一个开源的工作流自动化平台，让你能够通过可视化的节点编辑器连接 API、服务和数据源。你可以将其视为 Zapier 或 Make.com 的自托管替代方案，其核心优势在于你拥有自己的数据，且没有工作流执行次数限制。

在本地运行 n8n 让你拥有完全的控制权、零云端成本，并能连接到本地网络中的服务。本指南涵盖了所有安装方法：Docker（推荐）、npm 以及适用于生产级部署的 Docker Compose。

为什么选择自托管 n8n？

特性	n8n Cloud	n8n 自托管
每月费用	$24-$299/月	免费
工作流执行次数	受套餐限制	无限制
数据隐私	n8n 服务器	你的机器
自定义节点	受限	无限制
网络访问	仅限互联网	本地 + 互联网
维护	托管	你自己
更新	自动	手动

前提条件

Docker Desktop（推荐方式）或 Node.js 18+
至少 2GB RAM（推荐 4GB）
1GB 磁盘空间用于安装 n8n，另需额外空间存储工作流数据
现代浏览器（Chrome, Firefox, Edge）

方法 1：Docker（推荐）

Docker 是在本地运行 n8n 最简单且最可靠的方法。

第 1 步：安装 Docker

如果你尚未安装 Docker：

macOS: 下载 Docker Desktop for Mac
Windows: 下载 Docker Desktop for Windows
Linux: 安装 Docker Engine：

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

验证 Docker 是否正在运行：

docker --version

第 2 步：使用 Docker 运行 n8n

使用单条命令启动 n8n：

docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

该命令：

以分离模式 (-d) 运行 n8n
将端口 5678 映射到你的机器
创建一个持久化卷 n8n_data，确保工作流在容器重启后依然存在

第 3 步：访问 n8n

打开浏览器并导航至：

http://localhost:5678

系统会提示你创建一个所有者账户。这是你本地实例的管理员账户。

停止与启动

# 停止 n8n
docker stop n8n

# 启动 n8n
docker start n8n

# 查看日志
docker logs n8n

# 移除容器（数据保留在卷中）
docker rm n8n

# 移除数据卷（警告：将删除所有工作流）
docker volume rm n8n_data

方法 2：npm（不使用 Docker）

如果你更倾向于不使用 Docker：

第 1 步：全局安装 n8n

npm install -g n8n

第 2 步：启动 n8n

n8n start

n8n 默认将在 http://localhost:5678 启动。

在后台运行

使用 pm2 等进程管理器：

npm install -g pm2
pm2 start n8n
pm2 save
pm2 startup  # 启用开机自启

方法 3：Docker Compose（生产就绪）

针对使用 PostgreSQL（而非 SQLite）和自动重启的更稳健设置：

创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: "3.8"

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    restart: always
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
      - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=your-secure-password
      - DB_TYPE=postgresdb
      - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
      - DB_POSTGRESDB_PORT=5432
      - DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
      - DB_POSTGRESDB_USER=n8n
      - DB_POSTGRESDB_PASSWORD=n8n-db-password
      - N8N_ENCRYPTION_KEY=your-encryption-key-here
      - GENERIC_TIMEZONE=America/New_York
      - TZ=America/New_York
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
    depends_on:
      - postgres

  postgres:
    image: postgres:16
    restart: always
    environment:
      - POSTGRES_USER=n8n
      - POSTGRES_PASSWORD=n8n-db-password
      - POSTGRES_DB=n8n
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  n8n_data:
  postgres_data:

启动服务栈：

docker compose up -d

核心环境变量

变量	默认值	描述
`N8N_PORT`	5678	n8n 监听的端口
`N8N_PROTOCOL`	http	协议 (http 或 https)
`N8N_HOST`	localhost	主机名
`N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE`	false	启用基本身份验证
`N8N_BASIC_AUTH_USER`	-	基本身份验证用户名
`N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD`	-	基本身份验证密码
`N8N_ENCRYPTION_KEY`	自动生成	加密凭据的密钥
`DB_TYPE`	sqlite	数据库类型 (sqlite 或 postgresdb)
`GENERIC_TIMEZONE`	UTC	定时触发器的时区
`N8N_METRICS`	false	启用 Prometheus 指标
`EXECUTIONS_DATA_PRUNE`	true	自动删除旧的执行记录
`EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE`	336	保留执行数据的小时数

创建你的第一个工作流

n8n 运行后，让我们构建一个简单的工作流：

示例：Webhook 转 Slack 通知

在 n8n 控制面板点击 Add workflow
点击 + 按钮添加节点
添加 Webhook 节点（触发器）：
- 将 Method 设置为 POST
- 复制 Webhook URL
添加 Slack 节点：
- 连接你的 Slack 工作区
- 设置频道
- 将 Webhook 正文内容映射到消息
将 Webhook 节点连接到 Slack 节点
点击 Execute Workflow 进行测试
点击 Activate 使其上线

使用 curl 测试：

curl -X POST http://localhost:5678/webhook/your-webhook-id \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Hello from n8n!", "priority": "high"}'

示例：定时 API 数据抓取

一个每小时从 API 获取数据并保存到文件的工作流：

添加 Schedule Trigger 节点：
- 设置为每 60 分钟运行一次
添加 HTTP Request 节点：
- Method: GET
- URL: https://api.example.com/data
- 如果需要，添加身份验证请求头
添加 Write Binary File 节点：
- 文件名：data-{{ $now.format('yyyy-MM-dd-HH') }}.json
连接：Schedule -> HTTP Request -> Write File
激活工作流

连接 AI API

n8n 内置了适配热门 AI 服务的节点。以下是连接 OpenAI 的方法：

添加 OpenAI 节点
创建凭据：
- API Key: 你的 OpenAI API 密钥
配置：
- Resource: Chat
- Model: gpt-4o
- Prompt: 你的提示词模板

对于没有内置节点的服务器，使用 HTTP Request 节点：

{
  "method": "POST",
  "url": "https://api.hypereal.com/v1/generate",
  "headers": {
    "Authorization": "Bearer your-api-key",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "model": "flux",
    "prompt": "{{ $json.prompt }}",
    "width": 1024,
    "height": 1024
  }
}

将 n8n 暴露到互联网

为了接收外部服务的 Webhook，你需要暴露本地的 n8n 实例。

选项 1：ngrok（快速简单）

ngrok http 5678

这将为你提供一个类似 https://abc123.ngrok.io 的公共 URL，隧道连接到你的本地 n8n。

选项 2：Cloudflare Tunnel（免费且持久）

cloudflared tunnel --url http://localhost:5678

选项 3：使用 Caddy 进行反向代理

安装 Caddy 并创建一个 Caddyfile：

n8n.yourdomain.com {
    reverse_proxy localhost:5678
}

caddy run

备份与恢复

导出所有工作流

# 通过 CLI 导出
docker exec -it n8n n8n export:workflow --all --output=/home/node/.n8n/backups/

# 或从卷中复制
docker cp n8n:/home/node/.n8n/backups/ ./n8n-backups/

导入工作流

docker exec -it n8n n8n import:workflow --input=/home/node/.n8n/backups/

数据库备份 (PostgreSQL)

docker exec postgres pg_dump -U n8n n8n > n8n-backup.sql

性能调优

针对重负载任务，调整以下设置：

# 增加 Node.js 内存
docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -e NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096" \
  -e EXECUTIONS_PROCESS=main \
  -e N8N_CONCURRENCY_PRODUCTION_LIMIT=20 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

设置	默认值	推荐值	描述
`NODE_OPTIONS`	512MB	2048-4096MB	Node.js 堆内存大小
`N8N_CONCURRENCY_PRODUCTION_LIMIT`	5	10-20	最大并发执行数
`EXECUTIONS_DATA_PRUNE`	true	true	移除旧的执行数据
`EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE`	336h	168h	缩短保留时长

故障排除

n8n 无法启动（端口被占用）：

# 检查谁在占用 5678 端口
lsof -i :5678
# 使用不同的端口
docker run -p 5679:5678 n8nio/n8n

重启后工作流未保存： 确保你使用了 Docker 卷 (-v n8n_data:/home/node/.n8n)。如果没有配置卷，容器删除时数据会丢失。

无法连接到本地服务： 如果 n8n 在 Docker 中运行且需要连接到宿主机上的服务，请使用 host.docker.internal 代替 localhost：

http://host.docker.internal:3000/api/data

Webhook URL 无法访问： 本地 Webhook URL 仅在你的机器上有效。要接收外部 Webhook，请使用 ngrok、Cloudflare Tunnel 或设置反向代理。

大型工作流的内存问题： 通过 NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096" 增加 Node.js 堆大小，并减少执行数据的保留。

更新 n8n

Docker

docker pull n8nio/n8n
docker stop n8n
docker rm n8n
docker run -d --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n n8nio/n8n

npm

npm update -g n8n

结论

在本地运行 n8n 为你提供了一个强大、免费且无执行限制的自动化平台。Docker 让安装变得轻而易举，而结合 PostgreSQL 的 Docker Compose 则提供了生产级的部署方案。无论你是在自动化数据管道、连接 API，还是构建复杂的多步工作流，n8n 都能提供代码级的灵活性与可视化构建器的易用性。

如果你的自动化工作流涉及 AI 媒体生成——如创建图像、生成视频或制作音频——Hypereal AI 提供了简单的 API，你可以通过任何 n8n 的 HTTP Request 节点进行调用。通过按需付费的定价模型和快速的推理速度，实现大规模 AI 媒体生成。

如何在本地运行 n8n：2026 全面设置指南

为什么选择自托管 n8n？

特性	n8n Cloud	n8n 自托管
每月费用	$24-$299/月	免费
工作流执行次数	受套餐限制	无限制
数据隐私	n8n 服务器	你的机器
自定义节点	受限	无限制
网络访问	仅限互联网	本地 + 互联网
维护	托管	你自己
更新	自动	手动

前提条件

Docker Desktop（推荐方式）或 Node.js 18+
至少 2GB RAM（推荐 4GB）
1GB 磁盘空间用于安装 n8n，另需额外空间存储工作流数据
现代浏览器（Chrome, Firefox, Edge）

方法 1：Docker（推荐）

Docker 是在本地运行 n8n 最简单且最可靠的方法。

第 1 步：安装 Docker

如果你尚未安装 Docker：

macOS: 下载 Docker Desktop for Mac
Windows: 下载 Docker Desktop for Windows
Linux: 安装 Docker Engine：

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

验证 Docker 是否正在运行：

docker --version

第 2 步：使用 Docker 运行 n8n

使用单条命令启动 n8n：

docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

该命令：

以分离模式 (-d) 运行 n8n
将端口 5678 映射到你的机器
创建一个持久化卷 n8n_data，确保工作流在容器重启后依然存在

第 3 步：访问 n8n

打开浏览器并导航至：

http://localhost:5678

系统会提示你创建一个所有者账户。这是你本地实例的管理员账户。

停止与启动

# 停止 n8n
docker stop n8n

# 启动 n8n
docker start n8n

# 查看日志
docker logs n8n

# 移除容器（数据保留在卷中）
docker rm n8n

# 移除数据卷（警告：将删除所有工作流）
docker volume rm n8n_data

方法 2：npm（不使用 Docker）

如果你更倾向于不使用 Docker：

第 1 步：全局安装 n8n

npm install -g n8n

第 2 步：启动 n8n

n8n start

n8n 默认将在 http://localhost:5678 启动。

在后台运行

使用 pm2 等进程管理器：

npm install -g pm2
pm2 start n8n
pm2 save
pm2 startup  # 启用开机自启

方法 3：Docker Compose（生产就绪）

针对使用 PostgreSQL（而非 SQLite）和自动重启的更稳健设置：

创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: "3.8"

services:
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    restart: always
    ports:
      - "5678:5678"
    environment:
      - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
      - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=your-secure-password
      - DB_TYPE=postgresdb
      - DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
      - DB_POSTGRESDB_PORT=5432
      - DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
      - DB_POSTGRESDB_USER=n8n
      - DB_POSTGRESDB_PASSWORD=n8n-db-password
      - N8N_ENCRYPTION_KEY=your-encryption-key-here
      - GENERIC_TIMEZONE=America/New_York
      - TZ=America/New_York
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
    depends_on:
      - postgres

  postgres:
    image: postgres:16
    restart: always
    environment:
      - POSTGRES_USER=n8n
      - POSTGRES_PASSWORD=n8n-db-password
      - POSTGRES_DB=n8n
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  n8n_data:
  postgres_data:

启动服务栈：

docker compose up -d

核心环境变量

变量	默认值	描述
`N8N_PORT`	5678	n8n 监听的端口
`N8N_PROTOCOL`	http	协议 (http 或 https)
`N8N_HOST`	localhost	主机名
`N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE`	false	启用基本身份验证
`N8N_BASIC_AUTH_USER`	-	基本身份验证用户名
`N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD`	-	基本身份验证密码
`N8N_ENCRYPTION_KEY`	自动生成	加密凭据的密钥
`DB_TYPE`	sqlite	数据库类型 (sqlite 或 postgresdb)
`GENERIC_TIMEZONE`	UTC	定时触发器的时区
`N8N_METRICS`	false	启用 Prometheus 指标
`EXECUTIONS_DATA_PRUNE`	true	自动删除旧的执行记录
`EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE`	336	保留执行数据的小时数

创建你的第一个工作流

n8n 运行后，让我们构建一个简单的工作流：

示例：Webhook 转 Slack 通知

在 n8n 控制面板点击 Add workflow
点击 + 按钮添加节点
添加 Webhook 节点（触发器）：
- 将 Method 设置为 POST
- 复制 Webhook URL
添加 Slack 节点：
- 连接你的 Slack 工作区
- 设置频道
- 将 Webhook 正文内容映射到消息
将 Webhook 节点连接到 Slack 节点
点击 Execute Workflow 进行测试
点击 Activate 使其上线

使用 curl 测试：

curl -X POST http://localhost:5678/webhook/your-webhook-id \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Hello from n8n!", "priority": "high"}'

示例：定时 API 数据抓取

一个每小时从 API 获取数据并保存到文件的工作流：

添加 Schedule Trigger 节点：
- 设置为每 60 分钟运行一次
添加 HTTP Request 节点：
- Method: GET
- URL: https://api.example.com/data
- 如果需要，添加身份验证请求头
添加 Write Binary File 节点：
- 文件名：data-{{ $now.format('yyyy-MM-dd-HH') }}.json
连接：Schedule -> HTTP Request -> Write File
激活工作流

连接 AI API

n8n 内置了适配热门 AI 服务的节点。以下是连接 OpenAI 的方法：

添加 OpenAI 节点
创建凭据：
- API Key: 你的 OpenAI API 密钥
配置：
- Resource: Chat
- Model: gpt-4o
- Prompt: 你的提示词模板

对于没有内置节点的服务器，使用 HTTP Request 节点：

{
  "method": "POST",
  "url": "https://api.hypereal.com/v1/generate",
  "headers": {
    "Authorization": "Bearer your-api-key",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "model": "flux",
    "prompt": "{{ $json.prompt }}",
    "width": 1024,
    "height": 1024
  }
}

将 n8n 暴露到互联网

为了接收外部服务的 Webhook，你需要暴露本地的 n8n 实例。

选项 1：ngrok（快速简单）

ngrok http 5678

这将为你提供一个类似 https://abc123.ngrok.io 的公共 URL，隧道连接到你的本地 n8n。

选项 2：Cloudflare Tunnel（免费且持久）

cloudflared tunnel --url http://localhost:5678

选项 3：使用 Caddy 进行反向代理

安装 Caddy 并创建一个 Caddyfile：

n8n.yourdomain.com {
    reverse_proxy localhost:5678
}

caddy run

备份与恢复

导出所有工作流

# 通过 CLI 导出
docker exec -it n8n n8n export:workflow --all --output=/home/node/.n8n/backups/

# 或从卷中复制
docker cp n8n:/home/node/.n8n/backups/ ./n8n-backups/

导入工作流

docker exec -it n8n n8n import:workflow --input=/home/node/.n8n/backups/

数据库备份 (PostgreSQL)

docker exec postgres pg_dump -U n8n n8n > n8n-backup.sql

性能调优

针对重负载任务，调整以下设置：

# 增加 Node.js 内存
docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -e NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096" \
  -e EXECUTIONS_PROCESS=main \
  -e N8N_CONCURRENCY_PRODUCTION_LIMIT=20 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

设置	默认值	推荐值	描述
`NODE_OPTIONS`	512MB	2048-4096MB	Node.js 堆内存大小
`N8N_CONCURRENCY_PRODUCTION_LIMIT`	5	10-20	最大并发执行数
`EXECUTIONS_DATA_PRUNE`	true	true	移除旧的执行数据
`EXECUTIONS_DATA_MAX_AGE`	336h	168h	缩短保留时长

故障排除

n8n 无法启动（端口被占用）：

# 检查谁在占用 5678 端口
lsof -i :5678
# 使用不同的端口
docker run -p 5679:5678 n8nio/n8n

重启后工作流未保存： 确保你使用了 Docker 卷 (-v n8n_data:/home/node/.n8n)。如果没有配置卷，容器删除时数据会丢失。

无法连接到本地服务： 如果 n8n 在 Docker 中运行且需要连接到宿主机上的服务，请使用 host.docker.internal 代替 localhost：

http://host.docker.internal:3000/api/data

Webhook URL 无法访问： 本地 Webhook URL 仅在你的机器上有效。要接收外部 Webhook，请使用 ngrok、Cloudflare Tunnel 或设置反向代理。

大型工作流的内存问题： 通过 NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096" 增加 Node.js 堆大小，并减少执行数据的保留。

更新 n8n

Docker

docker pull n8nio/n8n
docker stop n8n
docker rm n8n
docker run -d --name n8n -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n n8nio/n8n

npm

npm update -g n8n

开始使用 Hypereal 构建

如何在本地运行 n8n：2026 全面设置指南

为什么选择自托管 n8n？

前提条件

方法 1：Docker（推荐）

第 1 步：安装 Docker

第 2 步：使用 Docker 运行 n8n

第 3 步：访问 n8n

停止与启动

方法 2：npm（不使用 Docker）

第 1 步：全局安装 n8n

第 2 步：启动 n8n

在后台运行

方法 3：Docker Compose（生产就绪）

核心环境变量

创建你的第一个工作流

示例：Webhook 转 Slack 通知

示例：定时 API 数据抓取

连接 AI API

将 n8n 暴露到互联网

选项 1：ngrok（快速简单）

选项 2：Cloudflare Tunnel（免费且持久）

选项 3：使用 Caddy 进行反向代理

备份与恢复

导出所有工作流

导入工作流

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故障排除

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Docker

npm

结论

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第 3 步：访问 n8n

停止与启动

方法 2：npm（不使用 Docker）

第 1 步：全局安装 n8n

第 2 步：启动 n8n

在后台运行

方法 3：Docker Compose（生产就绪）

核心环境变量

创建你的第一个工作流

示例：Webhook 转 Slack 通知

示例：定时 API 数据抓取

连接 AI API

将 n8n 暴露到互联网

选项 1：ngrok（快速简单）

选项 2：Cloudflare Tunnel（免费且持久）

选项 3：使用 Caddy 进行反向代理

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