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description: OceanBase 数据库 与 n8n 集成 n8n 是一个具有原生 AI 功能的工作流自动化平台，它为技术团队提供了代码的灵活性和无代码的速度。凭借 400 多种集成、原生人工智能功能和公平代码许可证，n8n 可让您构建强大的自动化，同时保持对数据和部署的完全控制。 本文将展示如何利用 n8n 的强大功能构建一个 …
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文档反馈![](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*P8CuR4UJ_FkAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original) OceanBase 数据库分布式版 - V 4.3.5 LTS

# OceanBase 数据库 与 n8n 集成

更新时间：2026-04-09 14:12:04

[编辑](https://github.com/oceanbase/oceanbase-doc/edit/V4.3.5/zh-CN/680.ecological-integration/1100.AI/600.n8n.md)  

n8n 是一个具有原生 AI 功能的工作流自动化平台，它为技术团队提供了代码的灵活性和无代码的速度。凭借 400 多种集成、原生人工智能功能和公平代码许可证，n8n 可让您构建强大的自动化，同时保持对数据和部署的完全控制。

本文将展示如何利用 n8n 的强大功能构建一个 Chat to OceanBase 数据库的工作流程模板。

## 前提条件

- 您已完成部署 OceanBase 数据库并且创建了 MySQL 模式用户租户。创建用户租户的详细信息，参见 [创建租户](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002013128)。
 - 本集成教程在 Docker 容器平台中进行，确保您已搭建好 [Docker 容器平台](https://docs.docker.com/get-started/get-docker/)。

## 步骤一：获取数据库连接信息

联系 OceanBase 数据库部署人员或者管理员获取相应的数据库连接串，例如：

```sql
obclient -h$host -P$port -u$user_name -p$password -D$database_name

```

**参数说明：**

- `$host`：提供 OceanBase 数据库连接 IP。OceanBase 数据库代理（OceanBase Database Proxy，ODP）连接方式使用的是一个 ODP 地址；直连方式使用的是 OBServer 节点的 IP 地址。
 - `$port`：提供 OceanBase 数据库连接端口。ODP 连接的方式默认是 `2883`，在部署 ODP 时可自定义；直连方式默认是 `2881`，在部署 OceanBase 数据库时可自定义。
 - `$database_name`：需要访问的数据库名称。

  #### 注意

  连接租户的用户需要拥有该数据库的 `CREATE`、`INSERT`、`DROP` 和 `SELECT` 权限。更多有关用户权限的信息，请参见 [MySQL 模式下的权限分类](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002016100)。
 - `$user_name`：提供租户的连接账户。ODP 连接的常用格式：`用户名@租户名#集群名` 或者 `集群名:租户名:用户名`；直连方式格式：`用户名@租户名`。
 - `$password`：提供账户密码。

更多连接串的信息，请参见 [通过 OBClient 连接 OceanBase 租户](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000002013251)。

## 步骤二：创建测试表并插入数据

在开始构建工作流之前，我们需要先在 OceanBase 数据库中创建一个示例表来存储书籍信息，并插入一些示例数据。

```sql
CREATE TABLE books (
    id VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
    isbn13 VARCHAR(255),
    author TEXT,
    title VARCHAR(255),
    publisher VARCHAR(255),
    category TEXT,
    pages INT,
    price DECIMAL(10,2),
    format VARCHAR(50),
    rating DECIMAL(3,1),
    release_year YEAR
);

INSERT INTO books (
    id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
    'database-internals',
    '978-1492040347',
    '"Alexander Petrov"',
    'Database Internals: A deep-dive into how distributed data systems work',
    'O\'Reilly',
    '["databases","information systems"]',
    350,
    47.28,
    'paperback',
    4.5,
    2019
);

INSERT INTO books (
    id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
    'designing-data-intensive-applications',
    '978-1449373320',
    '"Martin Kleppmann"',
    'Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems',
    'O\'Reilly',
    '["databases"]',
    590,
    31.06,
    'paperback',
    4.4,
    2017
);

INSERT INTO books (
    id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
    'kafka-the-definitive-guide',
    '978-1491936160',
    '["Neha Narkhede", "Gwen Shapira", "Todd Palino"]',
    'Kafka: The Definitive Guide: Real-time data and stream processing at scale',
    'O\'Reilly',
    '["databases"]',
    297,
    37.31,
    'paperback',
    3.9,
    2017
);

INSERT INTO books (
    id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
    'effective-java',
    '978-1491936160',
    '"Joshua Block"',
    'Effective Java',
    'Addison-Wesley',
    '["programming languages", "java"]',
    412,
    27.91,
    'paperback',
    4.2,
    2017
);

INSERT INTO books (
    id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
    'daemon',
    '978-1847249616',
    '"Daniel Suarez"',
    'Daemon',
    'Quercus',
    '["dystopia","novel"]',
    448,
    12.03,
    'paperback',
    4.0,
    2011
);

INSERT INTO books (
    id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
    'cryptonomicon',
    '978-1847249616',
    '"Neal Stephenson"',
    'Cryptonomicon',
    'Avon',
    '["thriller", "novel"]',
    1152,
    6.99,
    'paperback',
    4.0,
    2002
);

INSERT INTO books (
    id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
    'garbage-collection-handbook',
    '978-1420082791',
    '["Richard Jones", "Antony Hosking", "Eliot Moss"]',
    'The Garbage Collection Handbook: The Art of Automatic Memory Management',
    'Taylor & Francis',
    '["programming algorithms"]',
    511,
    87.85,
    'paperback',
    5.0,
    2011
);

INSERT INTO books (
    id, isbn13, author, title, publisher, category, pages, price, format, rating, release_year
) VALUES (
    'radical-candor',
    '978-1250258403',
    '"Kim Scott"',
    'Radical Candor: Be a Kick-Ass Boss Without Losing Your Humanity',
    'Macmillan',
    '["human resources","management", "new work"]',
    404,
    7.29,
    'paperback',
    4.0,
    2018
);

```

## 步骤三：工具部署

### n8n 私有化部署

n8n 是一个基于 Node.js 的工作流自动化平台，它提供了丰富的集成能力和灵活的扩展性。通过私有化部署 n8n，您可以更好地控制工作流的运行环境，确保数据的安全性和隐私性。此步骤介绍如何在 Docker 环境下部署 n8n。

```shell
sudo docker run -d   --name n8n   -p 5678:5678   -e N8N_SECURE_COOKIE=false   n8nio/n8n

```

### 使用 Ollama 工具部署 Qwen3 模型

Ollama 是一个开源的 AI 模型服务器，它支持多种 AI 模型的部署和管理。通过使用 Ollama，您可以方便地将 Qwen3 模型部署到本地，从而实现 AI Agent 的功能。此步骤介绍如何在 Docker 环境下部署 Ollama，然后使用 Ollama 工具部署 Qwen3 模型。

```shell
# docker 环境下部署 Ollama
sudo docker run -d  -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
# 部署 Qwen3 模型
sudo docker exec -it ollama sh -c 'ollama run qwen3:latest'

```

## 步骤四：构建 AI Agent 工作流

n8n 提供了丰富的节点，可以方便地构建 AI Agent 工作流。此步骤介绍如何使用 n8n 构建一个 Chat to OceanBase 数据库的工作流程模板，共需要添加 5 个节点，具体步骤如下：

1. 添加触发器

   添加一个 HTTP 触发器节点，用于接收 HTTP 请求。

   ![4-1](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-1.png)
 2. 添加 AI Agent 节点

   添加一个 AI Agent 节点，用于处理 AI Agent 的请求。

   ![4-2](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-2.png)
 3. 添加 Ollama Chat Model 节点

   模型选择有多种免费的选项，本示例使用的是 Qwen3，选择模型后配置 Ollama account。

   ![4-3](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-4.png)

   ![4-4](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-3.jpg)
 4. 添加 Simple Memory 节点

   Simple Memory 节点表示短期记忆，它会记住聊天过程中之前的 5 次互动。

   ![4-5](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-5.png)
 5. 添加 Tool 节点

   Tool 节点用于执行 OceanBase 数据库的数据库操作。在 AI agent-tool 下添加 MySQL Tool。

   ![4-6](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-6.png)

   MySQL Tool 配置如下：

   ![4-7](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-8-1.png)

   点击上图所示 `编辑` 图标，配置 MySQL 连接信息。

   ![4-8](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-7-1.png)

   配置完成后关闭此窗口，可点击配置面板右上角 `Test step`，用一个简单的 SQL 测试数据库连通，也可直接点击 `Back to canvas` 返回主界面。
 6. 点击保存，完成工作流的构建。

   5 个节点都配置完成后，点击保存，完成工作流的构建，可以开始测试工作流。

   ![4-9](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-9.png)

## 界面展示

构建完成的工作流界面如下：

![0](https://obbusiness-private.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/doc/img/cloud/integrations/AI/n8n-%E5%B1%95%E7%A4%BA%EF%BC%88%E9%AB%98%E6%B8%85%EF%BC%89.png)

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