QONIAR

Receta · Workflow n8n · IA para automatización

Resumen diario de noticias con IA local (Ollama) en n8n y Telegram

Este blueprint de n8n lee uno o varios feeds RSS, resume las últimas noticias con un modelo de IA que corre en tu máquina (Ollama, sin API de pago) y te manda el resumen a Telegram. No publica en canales abiertos ni envía correos: deja el digest en el chat que tú indiques. Está adaptado de una plantilla pública de n8n y reconstruido con nodos propios; el disparador programado viene desactivado para que pruebes primero en un chat de prueba.

  • Intermedio
  • 30 min de montaje
  • Última revisión: 2026-06-06
  • Plantilla pública revisada

Esta receta está adaptada desde una fuente pública verificable. Hemos revisado la estructura, eliminado secretos y documentado los cambios, pero debes probarla en tu instancia antes de usarla en producción.

Stack de la receta

Transparencia: Esta página puede contener enlaces de afiliado. Cuando una herramienta tiene un programa de afiliados aprobado y la contratas a través de nuestro enlace, Qoniar puede recibir una comisión. No cambia el precio que pagas ni condiciona nuestra evaluación: testeamos cada herramienta hands-on antes de recomendarla. Consulta la divulgación de afiliados.

resumen-noticias-ia-n8n.json

n8n-json · json

{
  "name": "Resumen diario de noticias con IA local (Ollama) a Telegram — Qoniar",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "rule": {
          "interval": [
            {
              "field": "days",
              "triggerAtHour": 8
            }
          ]
        }
      },
      "id": "schedule-trigger",
      "name": "Disparador diario (desactivado)",
      "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
      "typeVersion": 1.2,
      "position": [
        240,
        320
      ],
      "disabled": true
    },
    {
      "parameters": {
        "url": "RSS_FEED_URL_EXAMPLE",
        "options": {}
      },
      "id": "rss-read",
      "name": "Leer feed RSS",
      "type": "n8n-nodes-base.rssFeedRead",
      "typeVersion": 1.1,
      "position": [
        460,
        320
      ]
    },
    {
      "parameters": {
        "jsCode": "// Quedarse con las 5 entradas mas recientes y armar un texto para resumir.\nconst items = $input.all().slice(0, 5);\nconst lista = items\n  .map((it, i) => (i + 1) + '. ' + it.json.title + '\\n' + (it.json.contentSnippet || it.json.content || ''))\n  .join('\\n\\n');\nreturn [{ json: { lista } }];"
      },
      "id": "code-prepare",
      "name": "Limitar y preparar texto",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "typeVersion": 2,
      "position": [
        680,
        320
      ]
    },
    {
      "parameters": {
        "method": "POST",
        "url": "http://localhost:11434/api/generate",
        "sendBody": true,
        "specifyBody": "json",
        "jsonBody": "={\n  \"model\": \"YOUR_OLLAMA_MODEL\",\n  \"prompt\": \"Eres un editor en espanol. Resume en 5 vinetas claras y breves estas noticias, sin inventar nada y sin opinar:\\n\\n{{ $json.lista }}\",\n  \"stream\": false\n}",
        "options": {}
      },
      "id": "ollama-summarize",
      "name": "Resumir con Ollama (local)",
      "type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
      "typeVersion": 4.2,
      "position": [
        900,
        320
      ]
    },
    {
      "parameters": {
        "assignments": {
          "assignments": [
            {
              "id": "field-mensaje",
              "name": "mensaje",
              "value": "=Resumen de noticias (revisar antes de difundir)\\n\\n{{ $json.response }}",
              "type": "string"
            }
          ]
        },
        "options": {}
      },
      "id": "format-set",
      "name": "Formatear mensaje",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 3.4,
      "position": [
        1120,
        320
      ]
    },
    {
      "parameters": {
        "chatId": "YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID",
        "text": "={{ $json.mensaje }}",
        "additionalFields": {}
      },
      "id": "telegram-send",
      "name": "Enviar a Telegram (chat de prueba)",
      "type": "n8n-nodes-base.telegram",
      "typeVersion": 1.2,
      "position": [
        1340,
        320
      ],
      "credentials": {
        "telegramApi": {
          "id": "YOUR_TELEGRAM_CREDENTIAL",
          "name": "Telegram - Qoniar"
        }
      }
    }
  ],
  "connections": {
    "Disparador diario (desactivado)": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Leer feed RSS",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Leer feed RSS": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Limitar y preparar texto",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Limitar y preparar texto": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Resumir con Ollama (local)",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Resumir con Ollama (local)": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Formatear mensaje",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Formatear mensaje": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Enviar a Telegram (chat de prueba)",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  },
  "active": false,
  "settings": {
    "executionOrder": "v1"
  },
  "pinData": {}
}

Para ejecutar esta receta

Necesitas n8n

Automatización open-source con IA nativa, self-host o cloud

Respuesta directa

Esta receta parte de una plantilla pública de n8n para digests de noticias y la reconstruye con nodos propios. El flujo lee un feed RSS, recorta las últimas entradas, las resume con Ollama (un modelo de IA local, sin coste de API) y envía el resultado a un chat de Telegram. No publica en canales abiertos ni manda correos; el digest va al chat que tú configures, y conviene empezar por un chat de prueba. El disparador programado viene desactivado: lo activas cuando el resultado te convenza. Necesitas n8n en local o self-host (en la misma máquina o red que Ollama), Ollama con un modelo instalado, un bot de Telegram y el feed que quieras seguir. El montaje ronda la media hora. Es un blueprint editable, adaptado de una fuente pública y revisado por Qoniar: impórtalo, ajusta los placeholders y pruébalo en tu instancia antes de programarlo.

Lo que importa

  • El resumen lo hace Ollama en local, sin coste de API ni claves de pago
  • El digest se envía a tu chat de Telegram, no a un canal abierto; empieza por un chat de prueba
  • Adaptado de una plantilla pública de n8n y reconstruido con nodos propios, no una copia directa
  • El disparador programado viene desactivado: lo activas cuando el resultado te convenza

Qué necesitas

  • Una instancia de n8n self-host o local, ejecutándose en la misma máquina o red que Ollama (este flujo no encaja con n8n Cloud tal cual: Ollama en localhost no es accesible desde el runner alojado)
  • Ollama instalado en tu equipo con un modelo descargado (por ejemplo llama3.2)
  • Un bot de Telegram y el chat ID donde quieras recibir el resumen
  • La URL de al menos un feed RSS que quieras seguir

Montaje paso a paso

5 pasos para dejar la receta funcionando.

  1. Importar o recrear el workflow

    Descarga el JSON de esta página e impórtalo en n8n desde Workflows, o reconstruye los nodos a mano. Verás el disparador desactivado, el lector de RSS, el nodo de resumen y el envío a Telegram, todavía con placeholders sin rellenar.

  2. Apuntar tu feed RSS

    Abre el nodo de lectura de RSS y sustituye RSS_FEED_URL_EXAMPLE por la URL del feed que quieras seguir. Si vas a seguir varios, duplica el nodo o amplía la lista; confirma que cada feed devuelve entradas antes de continuar.

  3. Conectar Ollama en local

    En el nodo de resumen apunta a tu instancia de Ollama (por defecto http://localhost:11434) y pon en YOUR_OLLAMA_MODEL el modelo que tengas descargado. n8n y Ollama tienen que verse por red: si corres n8n en Docker, el endpoint quizá no sea localhost sino host.docker.internal o el hostname del servicio. Comprueba que el endpoint responde antes de activar el disparador. Para n8n Cloud, sustituye este nodo por un modelo en la nube o expón Ollama con un endpoint accesible y seguro.

  4. Conectar Telegram y un chat de prueba

    Crea o selecciona la credencial del bot de Telegram y pon tu chat en YOUR_TELEGRAM_CHAT_ID. Empieza por un chat privado o de prueba para ver cómo queda el digest sin molestar a nadie mientras ajustas el formato.

  5. Lanzarlo a mano y luego programar

    Ejecuta el workflow a mano con el disparador aún desactivado y revisa el mensaje que llega a Telegram. Cuando el resultado te cuadre, activa el disparador para que corra solo cada mañana.

Preguntas frecuentes

  • ¿Necesito pagar una API para el resumen?
    No, si usas Ollama en local: el modelo corre en tu máquina y no consume créditos de ninguna API. Solo necesitas Ollama instalado con un modelo descargado; el resto del flujo, RSS y Telegram, tampoco tiene coste por un uso normal.
  • ¿Funciona en n8n Cloud?
    No directamente. El workflow usa Ollama en localhost:11434, y en n8n Cloud localhost apunta al entorno alojado de n8n, no a tu ordenador. Para usar Cloud tendrías que exponer Ollama con un endpoint accesible y seguro, o cambiar ese nodo por un modelo en la nube. Por eso esta receta está planteada para n8n local o self-host.
  • ¿Publica el resumen en un canal abierto?
    No. El digest se envía al chat de Telegram que configures con tu chat ID. Está pensado para tu propio chat o uno de prueba; no postea en canales públicos ni manda correos a terceros.
  • ¿Puedo usar OpenAI o Claude en vez de Ollama?
    Sí. El nodo de resumen es el único punto que toca el modelo: cámbialo por una llamada a tu proveedor y conecta su credencial. Pierdes la ventaja del coste cero de Ollama, pero el resto del flujo se queda igual.
  • ¿Sirve con Make o Zapier?
    Este blueprint usa nodos de n8n. La idea, RSS más resumen con IA más envío a Telegram, se puede montar en Make o Zapier, pero tendrías que rehacer el flujo con sus módulos; no se importa tal como está.
  • ¿Tengo que probarlo antes de dejarlo automático?
    Sí. Es un blueprint editable: impórtalo, ajusta los placeholders y lánzalo a mano contra un chat de prueba antes de activar el disparador. Según tu versión de n8n, algún nodo puede pedir un reajuste.

Fuente original verificada

Plantilla pública revisada y adaptada

Fuente
Daily AI news digest with RSS, Llama 3.2 summarization & Telegram delivery

Alberto (albertob12) · n8n template gallery

Revisión de la fuente
2026-06-06

Adaptación por Qoniar

Workflow propio reconstruido desde la plantilla pública de n8n citada (autor Alberto): nodos renombrados y documentados en español, credenciales sustituidas por placeholders sin secretos, feeds RSS de ejemplo fijados, modelo Ollama local parametrizado vía HTTP, disparador programado dejado desactivado, y añadido un aviso de revisar los feeds y de usar un chat de prueba antes de programarlo; copy e instrucciones originales de QONIAR.

Fuentes consultadas

  1. 1

    n8n template — Daily AI news digest with RSS, Llama 3.2 & Telegram (autor Alberto)

    n8n

  2. 2

    n8n Docs — RSS Feed Read node

    n8n

  3. 3

    n8n Docs — Telegram node

    n8n

  4. 4

    Ollama — API reference

    Ollama

Sigue explorando

Ver todas las recetas