n8n Docker 版 × Ollama 基本 🔰 設定方法と使い方を整理する

n8n と Ollama を組み合わせることで、ローカル環境でも AI をワークフローに組み込むことができます。

ただ、最初の一歩としては

• どう接続するのか
• どこでつまずきやすいのか

が分かりづらいポイントでもあります。

この記事では、n8n（Docker版）とローカルの Ollama を接続し、「実際に1回動かす」ことをゴールに整理します。

まずは細かいことは考えず、「つながって動いた」という状態を作るところまで進めます。

検証機材

• Mac mini M4 32GB メモリ 1TB SSD
• Ollama バージョン 0.18.2
• n8n バージョン 2.12.3

前提条件

この記事は、以下の状態を前提としています。

• Ollama インストール済み
• モデルダウンロード済み
• n8n Docker 版（セルフホスト）セットアップ済み

Ollama のインストール方法やモデルの準備、n8n Docker 版のセットアップについては、以下の記事で整理しています。

➡️ Ollama のインストール方法（Mac編）

➡️ Ollama のインストール方法（Windows編）

➡️ Ollama モデルのダウンロード方法

➡️ n8n を Docker で構築する

新規ワークフローを作る

まずは n8n の画面を開きます。

ログイン後、「Create workflow」をクリックします。

ワークフロー画面が開いたら、最初にワークフロー名を保存しておきます。

今回は「ollama との連携テスト」とします。

この段階ではまだ何も設定しませんが、ここからノードを追加して構成を作っていきます。

ノードを配置してワークフローを組み立てる

ここから、実際に Ollama と接続するためのノードを配置していきます。

流れとしては、

• チャット入力
• Ollama に送信
• 結果を受け取る

というシンプルな構成です。

チャットノード追加

まずは入力用のノードとして、チャットノードを追加します。

プラスボタンをクリックして「Chat」を選択します。

追加後に設定画面が開きますが、一旦そのまま閉じて問題ありません。

ワークフロー上にノードが配置されていればOKです。

Ollama ノード追加

次に、Ollama にリクエストを送るノードを追加します。

チャットノードの右側にあるプラスボタンをクリックし、「ollama」と検索します。

「Ollama → Message a model」を選択してノードを追加します。

ここで接続設定を行います。

• Create new credential をクリック
• 名前は「Ollama account : localhost」など任意
• Base URL に以下を入力

http://host.docker.internal:11434

※ ローカルの Ollama に接続するための指定です

API Key は不要なので空白のままで OK です。

保存後、ノードの設定画面に戻ります。

• Resource : Text
• Operation : Message a model

になっていることを確認し、モデル一覧から使用するモデルを選択します。

ここまでで、「Ollama に接続する準備」が整いました。

チャットノードでテストメッセージを送る

次に、入力側の動作確認を行います。

チャットノードの設定画面を開き、「Test this trigger」をクリックします。

画面下にチャット入力欄が表示されるので、テストメッセージを入力します。

こんにちは。自己紹介してください。

送信後、「Node executed successfully」と表示されれば正常に動作しています。

ここではまだ Ollama とは接続されていませんが、入力の流れが確認できればOKです。

ノードを繋ぐ

最後に、チャット入力と Ollama を接続します。

Ollama ノードの設定画面を開き、「INPUT」を確認します。

• chatinput をクリックしたままドラッグ
• Messages > Content にドロップ

すると、

{{ $json.chatInput }}

という形で値がセットされます。

下にプレビューとして入力内容が表示されていれば設定は完了です。

これで、「入力 → Ollama に送信」という流れがつながりました。

ワークフローを実行してみる

ここまで設定できたら、実際に動作させてみます。

再度チャットノードからメッセージを送信すると、ワークフローが実行されます。

少し待つと処理が完了します。

Ollama ノードを開くと、以下のように応答が返ってきていることが確認できます。

こんにちは！
私は AI アシスタントです。
質問への回答、文章作成、翻訳、アイデア出しなど、さまざまなお手伝いができます。

この状態になっていれば、

• n8n → Ollama 接続成功
• ワークフローとして動作

という状態が完成しています。

補足：Docker 環境での接続ポイント

今回の構成で重要なのは、接続先の指定です。

Docker 版の n8n からローカルの Ollama に接続する場合、

http://localhost:11434

ではなく、

http://host.docker.internal:11434

を使用します。

これは、Docker コンテナ内の localhost が「コンテナ自身」を指すためです。

このポイントで接続できないケースが多いため、動かない場合はまずここを確認すると解決しやすくなります。

最初のゴール

ここまでで、

• n8n から Ollama に接続できた
• 実際にメッセージを送信できた
• 応答を受け取れた

という状態になっていればOKです。

最初の段階では「1回動いた」という体験が最も重要です。

この状態まで到達できれば、あとは用途に応じてワークフローを拡張していくだけです。