# n8n и Ollama: локальная LLM для приватной автоматизации без облака

> 2026-10-23 · AI Release · @ai_release1

> #n8n #Ollama #локальные #автоматизация #приватность #AI #LLM #нейросети

### ⚡ Главное за 5 секунд - n8n подключается к локальной языковой модели через Ollama: вместо облачного API — HTTP-запрос к своему инстансу. - Ollama живёт в соседнем контейнере, n8n обращается к нему по внутренней сети Docker; настройка занимает порядка десяти минут. - Условие — модель запущена локально и её эндпоинт доступен из контейнера n8n; всё вычисляется на своём железе. ### 🔍 Что обнаружено В статье на Habr разобрана схема, как подружить open-source автоматизатор n8n с локальной LLM через Ollama: оба сервиса поднимаются в Docker, модель крутится в отдельном контейнере, а n8n общается с ней обычной нодой HTTP Request. Никаких внешних API-ключей и передачи данных в облако — вся цепочка остаётся внутри вашей инфраструктуры. В качестве примера задачи приводится генерация резюме по заявкам. Механика простая: n8n отправляет POST на локальный эндпоинт Ollama (стандартно — порт 11434) с JSON вида `{"model": " ", "prompt": " ", "stream": false}` и получает ответ в том же воркфлоу. Дальше результат можно сразу раскладывать по полям, писать в БД или отправлять в мессенджер — логика автоматизации остаётся на стороне n8n. ### 💡 Почему это важно Для команд, которые не хотят гонять внутренние заявки, переписку и документы через сторонние API, связка n8n + Ollama даёт рабочий компромисс: привычные воркфлоу с ветвлениями, ретраями и интеграциями — но с моделью на своём сервере. Практическая цена такого решения — требования к железу и качество локальной модели, которое зависит от того, что именно вы запустили в контейнере.

[Источник](https://habr.com/ru/articles/1098354/)