n8n新手入门指南:5分钟本地部署+中文汉化+快速启动》,还是觉得复杂怎么办,我刚刚发现了一个国产宝藏开源项目:Rainbond,搭配之前我介绍过的开源自动化平台 n8n,简直是小白也能搞定的部署组合!这套方案不仅适合玩转 AI 自动化的朋友,对平时不想折腾 Kubernetes 的同学来说,更是“懒人福音”。

今天苏米就手把手教大家如何使用Rainbond这个国产开源容器神器,让n8n的部署变得像在手机上安装APP一样简单。不需要你懂什么Docker、Kubernetes,也不用写任何代码,真正做到小白也能轻松上手。
为什么选择n8n?
在介绍部署方法之前,先说说为什么我这么推荐n8n。这个在GitHub上拥有100K+星标的开源项目,简直就是自动化工作流的天花板。

你可能会问,市面上不是有Coze、Zapier这些现成的工具吗?确实,但n8n的魅力在于它的开源特性和无限可能性。我之前用它搭建了一个工作流,能够自动下载热门短视频,然后用AI重新构思创意,接着生成数字人解说视频,最后一键分发到9个平台。原来需要一整天的工作,现在5分钟就搞定了。

这种拖拽式的操作界面,让复杂的自动化流程变得像搭积木一样简单。而且最重要的是,它完全免费,不像某些商业工具那样动不动就要收费。
Rainbond 是啥?
Rainbond 是一个基于 Kubernetes 的云原生应用程序管理平台,100% 开源。看看官方的介绍:

说实话,当我第一次接触到这个国产开源项目时,真的被它的理念所打动。在GitHub上已经有5K+的星标,它的slogan是"不用懂K8s也能玩转云原生"。
它是一个国产开源的容器应用管理平台,目标很直接:让你不用写 Dockerfile、不懂 K8s,也能部署复杂应用。
Rainbond 有多方便?
简单理解下它的核心能力:
能力点 | 传统方法 | Rainbond 方法 |
---|---|---|
容器化部署 | 要写 Dockerfile 和 YAML | 自动识别语言,图形化部署 |
多环境管理 | 配置超麻烦 | 一套环境模板打天下 |
应用交付 | 靠文档 + 脚本 | 一键模板部署 |
适合人群 | DevOps 专家 | 普通开发者也能轻松上手 |
Rainbond 兼容 Kubernetes 的架构,却隐藏了复杂度,给你一种 “像用 App 一样部署企业应用” 的体验。它甚至内置了一个 App Store,支持一键部署像 n8n、Ollama、Dify 等热门开源项目。
它就像是给复杂的云原生技术穿上了一件"简单"的外衣,让普通开发者也能享受到企业级的部署能力。这种设计哲学,正是我们这些追求效率的产品人所需要的。
Rainbond + n8n 快速部署指南(超详细)
我这次用的是 Mac 系统,Windows 的朋友流程差不多,也可以参考。
步骤一:安装 Docker
前往 Docker 官网 下载安装包;

按提示安装好后,确保 Docker 正常运行。
步骤二:一键安装 Rainbond
打开终端,执行以下命令:
curl -o install.sh https://get.rainbond.com && bash ./install.sh

安装完成后,控制台会提示访问地址(例如:http://127.0.0.1:7070),用浏览器打开它,然后注册账户。

步骤三:一键部署 n8n
进入 Rainbond 后台,点击「新建应用」→「从应用市场安装」→ 搜索并点击 n8n
→ 开始安装。

等待大概 1 分钟,所有节点变成绿色后就表示部署完成了。点击右上角的「访问」按钮,就能进入你的 n8n 页面了!
从模板开始你的自动化
部署完成后,你可能会问:接下来该怎么玩?
这里我要分享一个小技巧。n8n官方提供了2000+个工作流模板,你可以直接复制使用。
比如我之前分享的《精选10个n8n工作流模板》,你只需要访问官方模板库,找到合适的模板,复制粘贴到你的n8n中就能用了。

这种"站在巨人肩膀上"的方式,让你能够快速体验到自动化的威力,而不需要从零开始摸索。
写在最后
作为一个每天都在体验各种AI工具的产品经理,我越来越意识到,好的工具不仅要功能强大,更要易于使用。Rainbond和n8n的组合,完美诠释了什么叫"让复杂的事情变简单"。
一个是让部署变得傻瓜化的容器平台,一个是让自动化变得可视化的工作流工具。它们的结合,让原本需要技术背景才能玩转的工具,变得人人都能上手。
如果你也想体验自动化工作流的魅力,不妨试试这个组合。相信我,一旦体验过这种"一键部署、拖拽配置"的爽快感,你就再也回不去手动操作的时代了。
最后,欢迎大家在评论区分享你们用n8n搭建的有趣工作流,让我们一起探索AI自动化的无限可能!
Rainbond 官网:https://www.rainbond.io/
Rainbond GitHub:https://github.com/goodrain/rainbond