Refactor project structure and update configurations for n8n automation

- Update Dockerfile to configure network settings and PostgreSQL database
- Modify .dockerignore and .gitignore for better file management
- Enhance README.md with project objectives and usage instructions
- Add new scripts and templates for bot and feature documentation
- Create initial Python scripts for API interaction and testing

.dockerignore

@@ -1,7 +1,6 @@
 .git
 .venv
 venv
-env
 __pycache__/
 .pytest_cache/
 .vscode/

.gitignore

@@ -2,4 +2,5 @@ n8n_volume/
 *.sqlite
 *.sqlite-wal
 *.db
-.env
+.env
+secrets.txt

Dockerfile

@@ -1,8 +1,25 @@
 FROM n8nio/n8n:latest
 
-EXPOSE 7860
+EXPOSE 5678
+# 7860 pour hf
 
+# Configuration réseau
 ENV N8N_HOST=0.0.0.0
-ENV N8N_PORT=7860
+ENV N8N_PORT=5678
 ENV N8N_PROTOCOL=http
-ENV N8N_RUNNERS_ENABLED=true
+
+# Configuration de production
+ENV NODE_ENV=production
+ENV N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true
+ENV NODE_FUNCTION_ALLOW_EXTERNAL=python
+
+# Runners
+ENV N8N_RUNNERS_ENABLED=true
+
+# Base de données PostgreSQL (à surcharger dans docker-compose)
+ENV DB_TYPE=postgresdb
+ENV DB_POSTGRESDB_SSL_ENABLED=true
+ENV DB_POSTGRESDB_SSL_REJECT_UNAUTHORIZED=false
+
+# Volume de persistance
+VOLUME ["/home/node/.n8n"]

README.md

@@ -6,5 +6,90 @@ colorTo: blue
 sdk: docker
 pinned: false
 ---
+# n8n Automatisation
 
-# Automatisation with n8n
+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:
+
+```bash
+docker compose up --build
+```
+
+3. Ouvre n8n dans le navigateur:
+
+```text
+http://localhost:7860
+```
+
+Le service Python est exposé sur:
+
+```text
+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`.

docker-compose.yml

@@ -13,8 +13,10 @@ services:
       - N8N_PROTOCOL=http
       - NODE_ENV=production
       - N8N_ENFORCE_SETTINGS_FILE_PERMISSIONS=true
+      - DB_POSTGRESDB_TIMEOUT=60000
       - NODE_FUNCTION_ALLOW_EXTERNAL=python 
       - N8N_ENCRYPTION_KEY=${N8N_ENCRYPTION_KEY}
+      - N8N_WEBHOOK_URL=http://localhost:7860/
 
       - DB_TYPE=postgresdb
       - DB_POSTGRESDB_HOST=${PGHOST}

duck.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+import requests
+
+url = "https://api.duckduckgo.com/"
+params = {
+    "q": "DuckDuckGo",
+    "format": "json",
+    "no_html": 1,
+    "t": "my_test_app"
+}
+
+response = requests.get(url, params=params)
+data = response.json()
+
+# Safely print out the topic abstract summary
+print("Abstract Text:", data.get("AbstractText"))
+print("Source URL:", data.get("AbstractURL"))

idea/README.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+# Idées de Bots & Fonctionnalités
+
+Ce dossier centralise les idées de bots et de fonctionnalités open source à intégrer dans les workflows n8n.
+
+## Structure
+
+- `bots/`: liste des bots open source envisagés
+- `features/`: fonctionnalités ou automatisations à développer
+- `workflows_templates/`: templates de workflows prêts à importer dans n8n
+
+## Norme de naming
+
+- Un fichier par bot ou feature
+- Format markdown `.md`
+- Noms clairs et explicites
+
+## Exemple d'une idée
+
+```markdown
+# [Nom du Bot/Feature]
+
+## Description
+Courte description de ce que ça fait
+
+## Cas d'usage
+- Cas d'usage 1
+- Cas d'usage 2
+
+## Dépendances/APIs
+- API externe 1
+- Librairie Python 1
+
+## Statut
+- [ ] Planifié
+- [ ] En développement
+- [ ] Prêt
+- [ ] Déployé
+
+## Notes
+Autres informations pertinentes
+```

idea/TEMPLATE_BOT.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+# Modèle de Bot/Feature
+
+Utilise ce fichier comme template pour documenter chaque bot ou feature. Renomme-le et remplis les sections.
+
+## Nom du Bot/Feature
+
+**Nom court**: 
+**Type**: Bot / Feature / Intégration
+**Auteur (optionnel)**: 
+
+## Description
+
+Décris en 2-3 lignes ce que fait ce bot/cette feature et son objectif principal.
+
+## Cas d'usage
+
+Liste les principaux cas d'usage ou scénarios d'automatisation:
+
+- Cas 1
+- Cas 2
+- Cas 3
+
+## Technologies & Dépendances
+
+- **API/Services externes**: (ex: Slack, GitHub, OpenAI)
+- **Librairies Python**: (ex: requests, transformers)
+- **Nodes n8n requis**: (ex: HTTP Request, Code, etc.)
+
+## Workflow Input/Output
+
+### Entrées
+```json
+{
+  "param1": "type/description",
+  "param2": "type/description"
+}
+```
+
+### Sorties
+```json
+{
+  "result": "type/description",
+  "status": "type/description"
+}
+```
+
+## Statut
+
+- [ ] Planifié
+- [ ] En développement
+- [ ] Prêt pour test
+- [ ] En production
+
+## Notes & Améliorations possibles
+
+- Note 1
+- Amélioration future 1
+
+## Ressources
+
+- Lien vers la documentation
+- Lien vers le repo source
+- Exemples d'API
+
+## Date de création
+
+YYYY-MM-DD
+
+## Dernière mise à jour
+
+YYYY-MM-DD

idea/bots/.gitkeep

@@ -0,0 +1 @@
+# Dossier pour les bots open source

idea/features/.gitkeep

@@ -0,0 +1 @@
+# Dossier pour les fonctionnalités à développer

idea/workflows_templates/.gitkeep

@@ -0,0 +1 @@
+# Dossier pour les templates de workflows n8n

script.sh

@@ -0,0 +1,146 @@
+#!/bin/bash
+# Hello word
+mkdir directorye3
+
+
+pwd
+
+
+
+if [ -d "$DOSSIER" ]; then
+    echo "Le dossier existe ($DOSSIER)"
+else
+    echo "Le dossier n'existe pas ($DOSSIER). Il va être créé"
+    mkdir $DOSSIER
+fi 
+
+# Deplacement dans le fichier ama_piscine et verification du chemin
+echo "Deplacons nous dans le dossier ama_piscine"
+cd $DOSSIER
+pwd
+
+# Creation des dossiers  jour1 jour2 jour3
+echo "Creeons les dossiers jour1 jour2 jour3"
+
+mkdir jour1 jour2 jour3 
+
+echo "Notre chemin" 
+
+pwd 
+
+# Deplacement dans jour1 et creation des 4 fichiers
+echo "On se rend dans jour1"
+cd jour1
+
+echo "On cree les quatres fichiers en meme temps"
+touch  script.sh notes.txt donnees.csv rapport.md
+
+# Affichage du contenu de notest.txt et remplissage progressif
+echo "On regarde le contenu et on inscrit les infos dans notes.txt"
+ls -la 
+
+echo "AMA- Piscine Cohorte 2- Jour 1"
+echo "Etudiant : Freud"
+echo "Date  : 01-06-2026"
+echo "Statut: En cours "
+
+# Affichage des lignes 
+echo "Premiere ligne de notes.txt"
+head -n 1 notes.txt 
+
+echo "Derniere ligne de notes.txt"
+tail -n 1 notes.txt
+
+echo "Nombre de lignes de notes.txt"
+wc -l notes.txt
+
+echo "Ligne ou se trouve statut"
+grep -l  "Statut" notes.txt
+
+
+# Copie de notes dans jour2 et 3
+echo "On copie notes dans jour2 et 3"
+cp notes.txt ../jour2/notes.txt
+
+
+
+cp notes.txt ../jour3/notes.txt
+# Remonter dans ama_piscine
+echo "On remonte a ama_piscine"
+cd ..
+
+# Renommage de donnees.csv
+echo "On renomme donnees.csv"
+mv jour1/donnees.csv jour1/resultats_jour1.csv
+
+# Deplacement de rapport.md dans jour2
+echo "On déplace  rapport.md vers jour2"
+mv jour1/rapport.md jour2
+
+tree 
+
+# Recherche de tous les fichiers txt
+echo "On cherche tous les txt"
+find . -name "*.txt"
+
+# Recherche de tous les fichiers contenant notes
+echo "On cherche tous les fichiers dont le nom comporte notes"
+find . -name "*notes*"
+
+# Affichage de la version de python
+echo "Version de python"
+python3 --version
+
+# Affichage du chemin de python
+echo "Chemin de python"
+which python3
+
+# Redirection des librairies vers librairies
+echo "On redirige les librairies installées"
+pip3 list > jour1/librairies.txt
+
+# Verification des lbrairies
+echo "Verification des librairies"
+
+if   grep "numpy" jour1/librairies.txt ; then
+	echo "Numpy [OK]"
+        $a = "Numpy"
+else 
+	echo "Numpy [Manquante]"
+        $a = ""
+fi
+
+
+if   grep "scipy" jour1/librairies.txt ; then
+        echo "Scipy[OK]"
+        $b = "Scipy"
+else 
+        echo "Scipy  [Manquante]"
+        $b = ""
+fi
+
+
+
+if  grep "sumpy" jour1/librairies.txt  ; then
+        echo "Sumpy [OK]"
+        $c = "Sumpy"
+else 
+        echo "Sumpy [Manquante]"
+        $c = ""
+fi
+
+# Recapitulatif 
+
+echo "Arborescence crée"
+tree
+
+# Contenu de notes.txt
+echo "Contenu de notes.txt"
+cat jour1/notes.txt
+
+# Liste des librairies vérifiés
+echo "Librairies vérifiés"
+echo "$a"
+echo "$b"
+echo "$c"
+

test.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+from mistralai.client import Mistral
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv()
+
+with Mistral(
+    api_key=os.getenv("MISTRAL_API_KEY", ""),
+) as mistral:
+
+    res = mistral.chat.complete(model="mistral-large-latest", messages=[
+        {
+            "role": "user",
+            "content": "Who is the best French painter? Answer in one short sentence.\nWhat is the most powerful AI today",
+        },
+    ], stream=False, response_format={
+        "type": "text",
+    })
+
+    # Handle response
+    print(res)
+