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Curso de n8n

Automatizar flujos de trabajo con n8n: bajo qué licencia vive el proyecto y por qué no es open source, cómo se compone un workflow, cómo viajan los datos entre nodos, expresiones y el nodo Code, depuración y manejo de errores, autohospedaje, y los nodos de IA y MCP.

Unidades
7 unidades
Lecciones
14 lecciones
Ejercicios
98 ejercicios
Niveles
Básico → Avanzado

Niveles del curso

  • Básico

    2 unidades · 4 lecciones

  • Intermedio

    3 unidades · 6 lecciones

  • Avanzado

    2 unidades · 4 lecciones

Temario completo

  1. 1. Qué es n8n y bajo qué licencia vive

    Básico

    La Sustainable Use License, el modelo fair-code y por qué n8n no se llama a sí mismo open source.

    n8n es una plataforma para construir flujos de trabajo automatizados. Antes de cualquier detalle técnico conviene entender bajo qué reglas vive el software, porque no son las habituales.

    Lecciones

    • Fair-code, no open source
    • Qué permite y qué limita la licencia
  2. 2. Anatomía de un workflow

    Básico

    Nodos, la distinción entre triggers y actions, los cluster nodes y qué es exactamente una ejecución.

    Un workflow se compone de nodos. La definición oficial es precisa:

    Lecciones

    • Nodos, triggers y acciones
    • Ejecuciones: manual y producción
  3. 3. Cómo viajan los datos entre nodos

    Intermedio

    El array de objetos, la clave json, los datos binarios, el bucle implícito por item y el mapeo por arrastre.

    Hay una sola frase que hay que interiorizar antes de tocar cualquier expresión:

    Lecciones

    • Todo es un array de objetos
    • Un item a la vez
  4. 4. Expresiones y el nodo Code

    Intermedio

    Variables de expresión, la forma actual de referenciar otros nodos, fechas con Luxon y los límites del nodo Code.

    > “In n8n, expressions allow you to populate node parameters dynamically by executing JavaScript code.”

    Lecciones

    • Expresiones
    • El nodo Code
  5. 5. Depuración y manejo de errores

    Intermedio

    Fijar datos para desarrollar sin efectos secundarios, y qué ocurre cuando un nodo falla en producción.

    > “Data pinning allows you to temporarily freeze the output data of a node during workflow development… Production workflows ignore pinned data and request new data on each execution.”

    Lecciones

    • Depurar sin adivinar
    • Manejo de errores
  6. 6. Autohospedaje: cuándo y cómo

    Avanzado

    Instalación con Docker, base de datos, cifrado de credenciales, modo queue y qué trae la edición Community.

    La documentación abre con una advertencia que conviene tomarse en serio:

    Lecciones

    • Instalar y configurar
    • Escalar y la edición Community
  7. 7. IA dentro de n8n

    Avanzado

    El nodo AI Agent y sus sub-nodes, la diferencia entre chains y agents, y los tres nodos de MCP.

    > “The AI Agent node lets you build an AI agent in n8n. Connect a chat model and one or more tools, and the agent decides which tools to call to complete a task.”

    Lecciones

    • El nodo AI Agent
    • MCP dentro de n8n

Qué vas a saber al terminar

  • Qué es n8n y bajo qué licencia vive: La Sustainable Use License, el modelo fair-code y por qué n8n no se llama a sí mismo open source.
  • Anatomía de un workflow: Nodos, la distinción entre triggers y actions, los cluster nodes y qué es exactamente una ejecución.
  • Cómo viajan los datos entre nodos: El array de objetos, la clave json, los datos binarios, el bucle implícito por item y el mapeo por arrastre.
  • Expresiones y el nodo Code: Variables de expresión, la forma actual de referenciar otros nodos, fechas con Luxon y los límites del nodo Code.
  • Depuración y manejo de errores: Fijar datos para desarrollar sin efectos secundarios, y qué ocurre cuando un nodo falla en producción.
  • Autohospedaje: cuándo y cómo: Instalación con Docker, base de datos, cifrado de credenciales, modo queue y qué trae la edición Community.
  • IA dentro de n8n: El nodo AI Agent y sus sub-nodes, la diferencia entre chains y agents, y los tres nodos de MCP.
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