Создание образовательного бизнеса и управление контентом сегодня немыслимо без глубокой автоматизации. Когда вы работаете в одиночку или с минимальным штатом, нейросети становятся вашими главными сотрудниками, способными генерировать учебники, анализировать видео и создавать статьи буквально одной кнопкой.
В этой статье мы разберем технический фундамент для создания вашего собственного «автопилота» на базе связки n8n и baserow. Эти инструменты позволяют объединить возможности ChatGPT и других AI-моделей в единую систему управления данными без ежемесячных подписок на облачные сервисы.
Зачем бизнесу локальная среда для нейросетей
Локальная установка инструментов автоматизации дает предпринимателю полную независимость и безопасность данных. Используя систему из двух программ — baserow для управления базами данных и n8n для создания логических цепочек — вы получаете гибкость, сопоставимую с разработкой собственного ПО, но без написания сложного кода.
Интересный факт: Система n8n позволяет преобразовывать скрипт видео в готовые тайм-коды, ключевые слова для SEO и полноценные статьи для сайта в автоматическом режиме, экономя до 70% рабочего времени контент-мейкера.
Возможности такой связки колоссальны: от автоматического создания упражнений и словарей для языковых школ до генерации цельных литературных произведений. Главное преимущество заключается в том, что при установке на собственный компьютер эти программы остаются полностью бесплатными, позволяя создавать неограниченное количество рабочих процессов. Важно отметить, что в современных версиях n8n уже интегрирована поддержка Community Packages, что позволяет использовать продвинутые инструменты (Tool Usage) для AI-агентов прямо из коробки.
Подготовка инфраструктуры и установка Docker Desktop
Первым шагом к автоматизации станет установка Docker Desktop — программной среды, которая позволяет запускать приложения в изолированных контейнерах. Это гарантирует, что n8n и baserow будут работать стабильно, не конфликтуя с другими программами на вашем компьютере.
Выбор и загрузка дистрибутива требует перехода на официальный сайт Docker, где необходимо скачать версию, соответствующую вашей операционной системе. Процесс установки стандартен: после запуска инсталлятора достаточно подтвердить настройки по умолчанию и дождаться завершения распаковки файлов.
Развертывание через Docker Compose является наиболее профессиональным методом. Вместо ручного поиска образов в интерфейсе Docker Desktop, мы будем использовать конфигурационные файлы, которые автоматически настроят переменные окружения, порты и тома (volumes) для хранения данных.
Полезный совет: Для корректной работы создайте рабочую директорию на вашем диске. Внутри этой папки Docker создаст подпапки
n8n_dataиbaserow_data, где будут храниться все ваши базы данных и сценарии автоматизации, чтобы они не потерялись при обновлении или перезагрузке ПО.
Конфигурация системы через Docker Compose
Для того чтобы n8n и baserow «увидели» друг друга и начали работать как единое целое, необходимо создать текстовый файл docker-compose.yml. В зависимости от вашей операционной системы конфигурация будет существенно различаться.
Настройка параметров для Windows
Для пользователей Windows конфигурация оптимизирована для работы с внутренними сетевыми шлюзами Docker. В файле необходимо указать переадресацию порта baserow с 80 на 85, чтобы избежать конфликтов с системными службами.
version: '3.8'
services:
baserow:
image: baserow/baserow:latest
container_name: baserow
restart: unless-stopped
ports:
- "85:80"
- "443:443"
environment:
- baserow_PUBLIC_URL=http://host.docker.internal:85
volumes:
- ./baserow_data:/baserow/data
n8n:
image: n8nio/n8n:latest
container_name: n8n
restart: unless-stopped
ports:
- "5678:5678"
environment:
- n8n_HOST=localhost
- n8n_PORT=5678
- n8n_PROTOCOL=http
- n8n_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true
volumes:
- ./n8n_data:/home/node/.n8nКлючевым параметром здесь является baserow_PUBLIC_URL=http://host.docker.internal:85, который позволяет контейнеру правильно идентифицировать себя в среде Windows.
Особенности настройки для macOS
Для Mac-пользователей используется общая сеть workshop-net, а baserow может работать на стандартном 80-м порту, но ему важно, чтобы название контейнера и публичный URL совпадали:
- container_name: baserow
- baserow_PUBLIC_URL=http://baserow
При этом для того, чтобы получилось открыть baserow в обычном браузере, нужно обязательно прописать в файле hosts на маке эту строку: 127.0.0.1 baserow
Легче всего сделать это через Терминал следующей командой: echo "127.0.0.1 baserow" | sudo tee -a /etc/hosts
Ну и самое главное, правильное содержание файла docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
baserow:
image: baserow/baserow:latest
container_name: baserow
restart: unless-stopped
ports:
- "80:80"
- "443:443"
environment:
- baserow_PUBLIC_URL=http://baserow
volumes:
- ./baserow_data:/baserow/data
networks:
- workshop-net
n8n:
image: n8nio/n8n:latest
container_name: n8n
restart: unless-stopped
ports:
- "5678:5678"
environment:
- n8n_HOST=localhost
- n8n_PORT=5678
- n8n_PROTOCOL=http
- n8n_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true
volumes:
- ./n8n_data:/home/node/.n8n
networks:
- workshop-net
networks:
workshop-net:Важным дополнением в обоих случаях является переменная n8n_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true, которая критически важна для работы с современными AI-узлами.
Запуск процесса автоматизации производится через терминал или командную строку (CMD). Перейдите в папку с вашим файлом docker-compose.yml и введите команду:
docker compose up -dФлаг -d запустит сервисы в фоновом режиме, позволяя вам закрыть терминал.
Финализация установки и проверка работоспособности
После запуска в интерфейсе Docker Desktop появятся активные контейнеры. Проверить работу n8n можно в браузере по адресу http://localhost:5678.
Работа с baserow:
- На macOS сервис будет доступен по адресу
http://baserow. - На Windows используйте адрес
http://host.docker.internal:85.
При первом запуске baserow может потребоваться подождать несколько минут, пока инициализируется база данных. Если страница не загружается сразу, вы можете открыть вкладку Logs контейнера baserow в Docker Desktop. Как только вы увидите сообщение base row is now available at [Ваш URL], система готова к регистрации первого пользователя.
Эффективный подход: Для профессионального ведения онлайн-бизнеса и приема платежей за автоматизированные курсы лучше всего интегрировать вашу локальную систему с облачными инструментами продаж.
Использование проверенных решений значительно упрощает масштабирование. Например, внедрение онлайн-кассы Продамус (промокод EROSHEV даст вам скидку 2000 рублей) обеспечит автоматический доступ клиентов к материалам после оплаты. А для размещения самого обучающего контента идеально подойдет платформа Prodamus.XL, которая заменяет до семи разрозненных сервисов и дает бонус 5000 рублей на счет при регистрации.
Часто задаваемые вопросы
Будут ли программы работать, если я удалю контейнеры в Docker?
Если вы просто остановите или удалите контейнеры, ваши данные не пострадают, так как они хранятся в папках ./baserow_data и ./n8n_data на вашем жестком диске. При повторном запуске docker compose up -d все настройки, базы таблиц и ваши workflow в n8n будут подхвачены автоматически.
Нужно ли платить за использование n8n и baserow при локальной установке?
Нет, обе системы в данных версиях полностью бесплатны. Вы ограничены только мощностью вашего компьютера и свободным местом на диске. Это идеальный вариант для стартапов и индивидуальных предпринимателей.
Почему n8n на Windows настроен на localhost, а baserow на host.docker.internal?
Это связано с особенностями сетевого взаимодействия Docker в Windows. n8n обращается к самому себе как к локальному хосту, но когда вам нужно связать n8n с baserow, использование host.docker.internal помогает избежать проблем с маршрутизацией запросов между изолированными контейнерами.
Сложно ли связать n8n с ChatGPT или другими нейросетями?
Благо, это очень легко! Это будет разобрано нами детально в следующих уроках, но если очень кратно, чтобы получить доступ практически ко всем доступным LLM «одним махом», удобнее всего использовать сервис https://openrouter.ai.
