2. 自托管 AI：用 n8n + Ollama 在 Mac 上运行本地 AI 工作流
如果你想让 AI 智能体跑在自家电脑上、用自己下载的模型、数据完全不离开机器，那这篇文章就是为你准备的。这是系列文章的第三篇。第一部分我们搭好了 PostgreSQL，第二部分介绍了大语言模型（LLM）的基本概念（模型、参数、量化、上下文、能力、VRAM）。今天把这些概念真正用起来：用 n8n 做工作流，用 Ollama 跑模型。前置条件只有一个：Docker。还没装的话，先按官方指南安装 Docker Desktop for Mac [Docker 文档]。
快速搭建：n8n
最快的路径是使用 n8n 官方的 Self-hosted AI Starter Kit（自托管 AI 入门套件）。它是一个 Docker Compose 模板，自带 n8n、Ollama、Qdrant（向量数据库）和 PostgreSQL，并预先配置好了这几个服务之间的通信 [n8n 文档]。
git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git
cd self-hosted-ai-starter-kit
cp .env.example .env # file where your passwords are stored
.env 文件默认是隐藏的。在 Finder 里按 Command + Shift + Period 可以显示隐藏文件，或者直接在终端里编辑它。更新其中的凭据，例如：
POSTGRES_USER = admin
POSTGRES_PASSWORD = root
POSTGRES_DB = n8n
另外，把 N8N_ENCRYPTION_KEY 和 N8N_USER_MANAGEMENT_JWT_SECRET 的值也换成自己生成的随机字符串。
下面是一个 Mac 特有的细节：在 Apple Silicon 芯片上，Docker 无法使用 Mac 的 GPU，所以这套件的 README 建议在 Mac 上原生运行 Ollama 以提升速度，然后让容器通过网络连接它 [starter kit README]。我们正是采用这个方案。在 .env 里设置：
OLLAMA_HOST = host.docker.internal:11434
然后启动全部服务：
docker compose up
打开
ollama pull gemma4 # 下载模型
ollama run gemma4 # 在终端里直接和它聊天
ollama list # 查看所有已下载的模型
Ollama 会在 http://localhost:11434 启动一个 API 服务，n8n 就是通过这个地址来调用它的。如果拿不准某个模型适不适合你的机器配置或当前任务，第二部分会介绍怎么用 VRAM 计算器来检查，以及什么任务该用本地模型、什么任务该交给云端模型。
把 Ollama 接入 n8n
接下来就是有趣的部分了。在 n8n 里，Ollama 以一个模型节点的形式出现，你可以把它直接插到聊天对话和 Agent 里。
第一步：创建凭证。 在 n8n 中进入 Credentials（凭证）页面，新建一个 "Ollama" 凭证，然后填上 base URL（基础地址）。
这里有个坑要注意：n8n 跑在 Docker 容器里，而 Ollama 是在你的 Mac 上直接运行的，所以在容器内部用 localhost 是连不通的。要用下面这个地址 [n8n 文档]：
http://host.docker.internal:11434
实际上，starter kit 里已经内置了一个 "Local Ollama service" 凭证，你只需要编辑它，把 base URL 改成上面那个地址就行 [starter kit 说明]。本地 Ollama 没有设置认证，所以不需要填 API Key。
第二步：在聊天中使用。 创建一个 workflow（工作流），添加一个 Chat Trigger（聊天触发）节点，再接一个 AI Agent（AI 智能体）节点或 Basic LLM Chain（基础大模型链路）节点。在模型设置里选择 "Ollama Chat Model"，选好凭证，然后从模型下拉列表里挑 gemma4。最后点击画布底部的 Chat 按钮，就能在 n8n 里和你的本地模型对话了 [Ollama 文档]。
第三步：给 Agent 配上工具。 AI Agent 节点支持挂载工具子节点，比如 HTTP Request（HTTP 请求）、Gmail、Qdrant 向量数据库，甚至另一个 workflow。模型会自己判断什么时候调用这些工具。
不过要注意，这个功能依赖模型对工具调用的支持，llama3.1 是支持的。在使用前，最好先去 ollama.com 上对应模型的页面确认一下有没有 "tools" 标签。如果连接被拒绝，绝大多数情况都是 base URL 写错了。记住这个规律 [n8n 文档]：
- n8n 在 Docker 里、Ollama 在宿主机上：用
host.docker.internal - 两者在同一个 compose 网络里：用服务名（
http://ollama:11434） - n8n 直接装在系统里：用普通的
localhost
那个 API Keys 页面是怎么回事？
你可能在 https://ollama.com/settings/keys 上看到过 API 密钥设置，怀疑自己是不是漏了什么步骤。别担心，你没漏。那些密钥是给 Ollama 的云服务用的——ollama.com 会在云端托管大模型，相当于一个远程的 Ollama 服务器 [Ollama 文档]。
如果哪天你想调用云端模型（比如任务对算力的要求超过了 Mac 本身的处理能力），就先去云端平台创建一个密钥，然后把基础地址填写为 https://ollama.com，再把密钥填入 n8n 的 Ollama 凭证里。所有本地调用则不需要密钥，也不用注册账号。