ローカルLLM構築：N8N PipeでAIエージェント化するらしい

2026年3月10日

n8nで情報収集をできることで、刺激を受けた私です。

前回n8nをDocker上で構築したところまで行い。

その後、隙間時間にn8nでどんなことができるのかを触りながら過ごしてました。

ローコードの自動化ツールなので、Power Automateに近い印象を受けつつ。

サードパーティツールとの連携のしやすさに感動していたところです。

なので、実際に作ろうと思ったものの。

OpenWebUIとn8nが動いているだけでは使えそうにありません。

どうやら、N8N PipeというFunctionを導入しないといけないようです。

はやる気持ちを抑えて、N8N Pipeのインストールをやっていきます。

要するにAIエージェントということみたい

テキストリンクを貼りましたが、刺激を受けたQiita記事がこちらです。

このフローの中にOpen WebUIを組み込めば良いかとも思ったんですが。

私の場合、タイムトリガーとかは使わず手動で行いたいなと。

で、特定のノートアプリに保存するのではなく、Open WebUIのテキストチャットで取得し。

残したいものを抜き出してNotionに保存する。

というフローの方が、私には合っているような気がしました。

なのでOpen WebUIとn8nをつなぐ方法などを調べていたんですが。

私が考えている流れで行う場合。

情報源➾外部AIで収集・要約➾Open WebUIが取得

となるようです。

まぁOpen WebUIはチャットベースのAIインターフェースですからね。

モデルを動かしているだけだということに早く気がつけばよかった。

なので、はからずもOpen WebUIで使用するAIエージェントを構築するような流れに。

ローカルで動かすので、とりあえず外部はDocker上で動くOllamaかなとか。

そんなことを思っていた時に出てきたのが、n8n PipeというFunctionでした。

パイプとは

Open WebUIからすれば、n8nは外部ツールとなるわけです。

そんな外部ツールと連携させる仕組みが、Pipe(以下、「パイプ」にします。)とのこと。

Open WebUI上では、外部ツールと連携するモデルを作成するということみたいで。

Open WebUIをフレームワークとし、動作を指定したモデルを構築するための手段として使用すると。

複数のモデルを同時に扱えるメリットを活かした仕組みですかね。

詳しくはリファレンスをご覧いただければと思います。

試しにパイプを入れずにn8nとOpen WebUIの連携をしてみようかと思いましたが。

エラーが出てしまいました。

細かく見たわけではないのであれですが、パイプを通さないとダメそうです。

N8N Pipeをインストールする

Open WebUIとn8nをつなぐのに、「N8N Pipe」というFunctionがあるそうです。

ここからは以下の2記事を参照させていただきました。

まずは、管理者パネルから「Funcitons」タブを開きます。

ここに、Open WebUIで使う機能を追加するコードを登録していくようです。

今回欲しいものは、コミュニティ内にあるそうなので「Functionwo探す」でフォーラムに移動します。

まずは、ログインが必要なそうなので、左にある人アイコンからログイン。

アカウントがなければ作成しましょう。

その後、スレッド上部にあるカテゴリーを「FUNCTION」を選択。

私は日本語に訳して表示したので「関数」になってます。

で、検索窓の「コミュニティを検索」のところに「n8n」と入力。

私の時には、トレンドに表示されてました。

その表示されたスレッドから、「N8N Pipe」を探します。

色々と出てきますが、「@coleam」さんのスレッドが正解みたい。

開いたページで「GET」を押します。

右カラムを見ると、他にも気になるFUNCTIONが何個か・・・

いやいや。集中しましょう。

GETボタンを押すと、Open WebUIが動いているアドレスを聞かれるので。

Dockerやブラウザに表示されているURLを入力して「import」を。

JSON形式でローカルダウンロードもできるんですかね？

すぐに画面がOpen WebUIに切り替わり、Pythonコードが表示されます。

右下の「保存」を押せば、無事インストール完了。

管理者パネルの「Functions」タブ内に表示されます。

この画像では見えませんが。

ゴミ箱の左に歯車マークがあり。

その中を設定すると、n8nと連携できるようになります。

画像内のURLはデフォルトの文字列ですが、「webhook URL」とある通り。

n8nでフローを作成した後じゃないと、ここは入力できないですね。

ワークフローをアクティブにしていれば、2箇所の[　]内を入力すれば良く。

していなければ、[　]に加えて、「/webhook/」を「/webhook-test/」にするそうです。

実践中にハマりそうなので、先に知っておけてよかった。

これでn8nでワークフローを作ることに集中できそうです。

一気にローカル環境が広がりそうな

実際に動かしたワークフローはありませんが。

n8nを触っている感じ、色々な使い方ができそうだなぁと。

Difyでも良いじゃないかという気もしましたがー。

アプリケーション開発ではなく、ローカル環境での情報収集をしたいので、やっぱりn8nかなと。

モデルをワークフロー内で選ぶこともできますし。

外部ツールの接続も比較的簡単そうですし。

何よりフローの作成画面の見た目が好み。

いやぁ。

楽しくなってきました。