Workflows sin levantar tu propio backend
Scraping, transformaciones, emails, schedulers. Todo orquestado con nodos visuales sobre tu instancia de Docker.
Masterclass · n8n + Agentes de IA
Automatización para developers con n8n y agentes de IA
Una hora y media construyendo workflows reales: scraping, RAG, bots con memoria y un MCP que escribe los workflows por ti.
Agentes con tools y memoria
Conecta APIs, dale persistencia a la conversación y deja que el modelo decida cuándo llamar a cada herramienta.
MCP: la IA te construye el workflow
Conectas un servidor MCP de n8n a Claude Code o Cursor y la IA escribe los JSON de los workflows por ti.
El primer agente que llama a un API
Sin tools, un agente es solo un chat con esteroides
Un agente sin tools no construye nada — responde. Las tools son la pata que le da brazos para llamar a un endpoint, leer un feed o tirar de cualquier API que tú decidas conectarle.
En n8n esa pata se define visualmente: describes el endpoint y la IA enchufada al agente infiere los parámetros desde la pregunta del usuario. El modelo decide cuándo llamar a qué — y con qué.
Cómo se conectan dos herramientas reales —una API meteorológica y un feed de noticias— a un agente para que el modelo decida cuándo usar cada una.
Búsqueda que piensa
RAG, Vector Store y embeddings sin SaaS de por medio
Cuando la información dispersa que tu agente necesita no encaja en un like ni en un equals, lo que necesitas es un RAG: convertir todo a vectores, comparar lo que el usuario pregunta con lo que tienes guardado y devolverle únicamente lo que casa.
n8n te monta el embedding, el Simple Vector Store y el loader de Markdown en cuatro nodos visuales. La misma búsqueda semántica que verás en todos los agentes serios — corriendo donde tú decidas, sin pagar otro SaaS.
Daniel construye un RAG sobre un Markdown alojado en GitHub, lo trocea, lo embebe y deja la búsqueda semántica funcionando en directo.
La vuelta de tuerca
Un MCP que escribe los workflows por ti
El cierre del taller cambia el plano. Alguien escribió un servidor MCP para n8n. Lo conectas a Claude Code, Cursor o cualquier cliente compatible — y la IA pasa a ser quien construye los workflows.
Le describes en lenguaje natural lo que quieres («un flujo que guarde un destino de viaje y mande un email al manager para la aprobación») y la IA devuelve el JSON que n8n ejecuta. Tú aprietas Enter y revisas. No arrastras nodos.
El MCP enchufado a Claude Desktop traduce una petición en lenguaje natural a un workflow de n8n entero, JSON incluido.
Programa completo · 1h 50min
Catorce capítulos. Treinta y cinco fragmentos. Una hora y cincuenta minutos.
Aquí está el taller entero, fragmento a fragmento, con timecodes reales. Las son los momentos que la comunidad rebobina más.
01
02:29Bienvenida al taller de n8n
- Bienvenida al taller de n8n00:31
- Características principales de la herramienta00:36
- Integraciones y nodos de n8n01:22
02
05:40Instalación rápida con Docker
- Instalación rápida con Docker01:35
- Primera ejecución y configuración inicial01:30
- Demostración con Ollama en local02:35
03
04:11Navegando por la interfaz de n8n
- Navegando por la interfaz de n8n02:35
- Triggers: cómo iniciar workflows01:36
04
16:25Ejemplo práctico: scraping de sitios web
- Ejemplo práctico: scraping de sitios web03:20
- Usando HTML Extract para datos02:50
- Expresiones regulares para extracción03:30
- Pineado de datos para desarrollo03:15
- Nodos de código personalizado03:30
05
11:17Debugging cuando algo falla
- Debugging cuando algo falla11:17
06
04:28Transformación de datos con agregados
- Transformación de datos con agregados04:28
07
11:15Integración con Gmail y SMTP
- Integración con Gmail y SMTP06:15
- Referencias a datos con $JSON04:30
- Enviando tu primer email automatizado00:30
08
03:15Programación con Schedule triggers
- Programación con Schedule triggers01:15
- Poner workflows en producción02:00
09
10:56Logs y monitoreo de ejecuciones
- Logs y monitoreo de ejecuciones10:56
10
01:10Introducción a los agentes de IA
- Introducción a los agentes de IA01:10
11
14:24Bot de Telegram con n8n
- Bot de Telegram con n8n02:00
- Tools y sub-workflows para agentes05:24
- Switch para decisiones condicionales05:15
- Prompts para agentes inteligentes01:45
12
14:30RAG: búsqueda semántica avanzada
- RAG: búsqueda semántica avanzada03:30
- Vector Store para almacenar conocimiento06:00
- Memory en conversaciones con IA05:00
13
05:00Webhooks y APIs personalizadas
- Webhooks y APIs personalizadas03:24
- Claude Code y generación de workflows01:36
14
04:49Formularios web con n8n
- Formularios web con n8n01:00
- Human in the Loop para aprobaciones02:00
- Conclusiones del taller01:49
La trampa de empezar por el final
No saltes los cimientos para llegar al MCP
Es muy tentador ir directo al último bloque — ese donde un MCP genera el JSON del workflow desde un prompt. Pero solo funciona cuando ya entiendes qué son los nodos, los triggers, las expresiones y el debugging. Primero recorres el taller. Luego dejas que la IA lo construya por ti.
Dudas antes de entrar
¿Necesito Docker o puedo usar n8n cloud?
El taller arranca con la instalación local en Docker porque es la forma más rápida de tener n8n corriendo en tu máquina con control total. Pero todo lo que se enseña funciona idéntico en la versión cloud — los nodos y workflows son los mismos.
¿Funciona con modelos locales tipo Ollama?
Sí. Hay una demostración explícita usando Ollama en local en el capítulo 2. Los nodos de IA de n8n aceptan tanto modelos cloud (OpenAI, Anthropic, etc.) como modelos locales sin tocar el resto del workflow.
¿Tengo que saber programar para seguir el taller?
No es imprescindible — n8n se maneja visualmente. Pero si tienes background de developer, vas a sacar mucho más: hay nodos de código personalizado, expresiones, regex y manejo de JSON que te van a permitir construir cosas que un usuario no técnico no construiría.
¿Qué es el MCP que conecta Claude Code con n8n?
Un servidor MCP (Model Context Protocol) hecho por la comunidad que expone tu instancia de n8n a clientes como Claude Code, Claude Desktop, Cursor o Copilot. Le describes en lenguaje natural el workflow que quieres y la IA genera el JSON que n8n ejecuta. Está en el último bloque del taller.
¿Sirve para automatizar cosas en producción?
Sí. Hay un capítulo dedicado a schedule triggers, otro a logs y monitorización de ejecuciones, y otro a webhooks. Es exactamente el conjunto que necesitas para que un workflow no sea un experimento sino una pieza que corre por su cuenta.
¿Cuánto dura el taller completo?
Aproximadamente una hora y cincuenta minutos en catorce capítulos. Cada capítulo se ve por separado y los marcamos con 🔥 los fragmentos que más usa la comunidad en su día a día.