Automatisation / README.md
FreudArthur's picture
Refactor project structure and update configurations for n8n automation
a63e449
|
Raw History Blame Contribute Delete
2.62 kB
metadata
title: Automatisation
emoji: 🤖
colorFrom: purple
colorTo: blue
sdk: docker
pinned: false

n8n Automatisation

Projet Docker pour tester et développer des automatisations avec n8n, avec une base prête à connecter des bots open source et des services externes.

Objectif

Ce dépôt sert de socle pour:

  • créer et tester des workflows n8n localement;
  • connecter des bots ou services open source;
  • conserver les données de n8n dans un volume Docker;
  • disposer d'un service Python simple pour valider les appels HTTP et les échanges entre conteneurs.

Contenu du projet

  • docker-compose.yml: démarre n8n et le service Python de test;
  • Dockerfile: image du conteneur Python de démonstration;
  • app.py: petit serveur HTTP de test;
  • n8n_volume/: stockage persistant de n8n;
  • sample.json et worflows.json: exemples de données/workflows.

Prérequis

  • Docker
  • Docker Compose
  • un compte ou une instance PostgreSQL accessible si tu veux utiliser la base distante configurée dans docker-compose.yml

Lancer le projet

  1. Renseigne les variables d'environnement nécessaires, surtout:

    • N8N_ENCRYPTION_KEY
    • PGHOST
    • PGPORT
    • PGDATABASE
    • PGUSER
    • PGPASSWORD
  2. Démarre les services:

docker compose up --build
  1. Ouvre n8n dans le navigateur:
http://localhost:7860

Le service Python est exposé sur:

http://localhost:8000

Fonctionnement

Le service n8n-python lance n8n dans un conteneur Docker et monte le dossier n8n_volume pour conserver la configuration, les workflows et les données de n8n.

Le service python démarre un serveur HTTP minimal défini dans app.py. Il peut servir à tester des webhooks, des appels sortants ou des intégrations entre n8n et un backend simple.

Exemple d'usage

Tu peux utiliser ce projet pour:

  • créer un workflow n8n qui appelle le service Python;
  • tester des bots open source exposés en API;
  • brancher des traitements de données, des webhooks ou des automatisations simples;
  • valider un futur pack de fonctionnalités réutilisables.

Arborescence utile

  • app.py: point d'entrée du service Python;
  • docker-compose.yml: orchestration des conteneurs;
  • Dockerfile: construction du conteneur Python;
  • n8n_volume/: persistance de n8n.

Améliorations possibles

  • ajouter un fichier .env exemple;
  • documenter les variables PostgreSQL;
  • ajouter des exemples de workflows n8n prêts à importer;
  • ajouter une page de présentation des bots open source disponibles.

Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE.