n8n과 Ollama를 활용한 로컬 AI 워크플로우 자동화 구축

전적으로 본인의 하드웨어에서 실행되는 AI 기반 워크플로우로 작업을 자동화하세요. n8n + Ollama = 로컬 LLM 추론 (Inference) 기능을 갖춘 셀프 호스팅(Self-hosted) 방식의 Zapier입니다. 월간 비용이 발생하지 않으며, 데이터가 기기를 벗어나지 않습니다.

필요한 사항

• 12GB 이상의 VRAM을 갖춘 GPU (로컬 AI용) 또는 Docker가 설치된 모든 기기 (n8n은 CPU 전용으로도 작동합니다)
• Docker + Docker Compose
• 약 15분

아키텍처 (Architecture)

구성 요소	역할
n8n	500개 이상의 통합 기능과 AI 에이전트 노드를 갖춘 시각적 워크플로우 엔진
...

설정 (Setup)

다음 내용을 docker-compose.yml로 저장하세요:

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
...

실행하세요:

docker compose up -d
docker exec ollama ollama pull qwen3:14b

http://localhost:5678을 열어 n8n에 접속하세요.

n8n과 Ollama 연결하기

n8n에서 Ollama Chat Model 노드를 추가하고 다음과 같이 설정하세요:

• Base URL: http://ollama:11434
• Model: qwen3:14b

에이전트 기반 워크플로우 (Agentic workflows)를 위해 n8n의 AI Agent 노드와 함께 사용하세요.

워크플로우 예시

이메일 요약기 (Email Summarizer)

트리거 (Trigger): 새 이메일 → AI 단계: "이 이메일을 2문장으로 요약하세요" → 출력: Slack 메시지

콘텐츠 생성기 (Content Generator)

스마트 분류기 (Smart Classifier)

트리거 (Trigger): Webhook (지원 티켓) → AI 단계: "결제/기술/기능 중 하나로 분류하세요" → 출력: 서로 다른 팀으로 라우팅

비용 vs 클라우드

	로컬 n8n + Ollama	Zapier + ChatGPT
월간 비용	$0	$20-100+
...

3~6개월이 지나면 하드웨어 비용은 회수됩니다.

상세한 문제 해결 및 대안이 포함된 전체 가이드: https://everylocalai.com/stack/n8n-ollama-ai-automation