airbnb n8n

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    Tutorial: Construyendo un Agente de IA de Airbnb

    Tutorial: Construyendo un Agente de IA de Airbnb

    Bienvenido a esta guía donde aprenderás a configurar tu propio agente de IA para interactuar con Airbnb. De forma clara y visual, te mostraremos cómo extraer datos de alojamientos utilizando Docker, n8n y el nodo mCP. ¡Empecemos!

    🤖 Sección 0: ¿Qué vamos a Construir?

    En esta sección introductoria, definimos el objetivo del proyecto. Crearemos un agente inteligente capaz de entender peticiones en lenguaje natural para buscar y extraer información de alojamientos en Airbnb. Es una forma avanzada y automatizada de recopilar datos específicos conversando con una IA.

    🤖 💬 🏡

    Paso 1: Preparando el Terreno – Instalar Docker Desktop

    El primer paso es fundamental: configurar nuestro entorno. Aquí instalaremos Docker, que nos proporcionará un espacio virtual aislado para ejecutar nuestra aplicación sin interferir con nuestro sistema principal.

    💡 Concepto Clave: Docker es una plataforma que nos permite ejecutar aplicaciones como n8n en un “contenedor” o “entorno virtual”. Esto asegura que nuestra aplicación funcione de la misma manera en cualquier computadora.

    Acción a realizar:

    • Abre tu navegador y busca “Docker Desktop“. Descarga la versión correcta para tu sistema ( macOS, ❖ Windows).
    • (Opcional para Windows) Verifica tu tipo de sistema. Si es “PC basado en x64”, la versión AMD64 es la correcta.
    • Una vez descargado, sigue los pasos para instalar Docker Desktop en tu máquina.

    Paso 2: El Cerebro – Configurar n8n en Docker

    Ahora que tenemos Docker, es hora de instalar n8n, la herramienta que nos permitirá diseñar visualmente el flujo de trabajo y la lógica de nuestro agente de IA.

    💡 Concepto Clave: n8n es una herramienta de automatización de flujos de trabajo de bajo código que se ejecutará dentro de nuestro contenedor de Docker.

    Acción a realizar:

    • Abre la aplicación Docker Desktop.
    • Usa la barra de búsqueda para encontrar “n8n” y haz clic en “Pull” en el resultado oficial `n8n-io/n8n`.
    • Ve a la pestaña “Images” y haz clic en el botón de “Play” (▶️) junto a la imagen de n8n para ejecutarla.
    • Configura el contenedor. Haz clic abajo para ver los detalles.
    Ver/Ocultar Configuración del Contenedor de n8n

    Container Name: Asigna un nombre sin espacios (ej. `n8n_container_v2`).

    Host Port: Puedes usar `0` para uno aleatorio o `5678`.

    Host Path: Selecciona una carpeta local donde n8n guardará tus datos.

    Container Path: Ingresa exactamente: `/home/node/.n8n`.

    📌 ¡Importante! Variable de Entorno:

    Añade una variable con el nombre `N8N_COMMUNITY_PACKAGES` y el valor `true`. Esto es crucial para instalar nodos de la comunidad.

    • Haz clic en “Run“. Una vez en marcha, haz clic en el enlace del puerto (ej. `localhost:5678`) para abrir n8n y configurar tu cuenta.

    Paso 3: Conectando Herramientas – Instalar el Nodo mCP

    Para que nuestro agente pueda “hablar” con servicios externos como Airbnb, necesitamos un conector especial. En este paso, instalaremos el nodo mCP que actúa como ese puente.

    💡 Concepto Clave: El nodo mCP (Multi-Capability Prompt) es una extensión para n8n que permite al agente de IA acceder y utilizar herramientas externas de forma dinámica.

    Acción a realizar:

    • Dentro de n8n, ve a “Settings” → “Community Nodes“.
    • Haz clic en “Install a community node“.
    • Busca `n8n-nodes-mcp`, marca la casilla y haz clic en “Install“.

    Paso 4: Dando Vida al Agente de IA

    Este es el paso más emocionante, donde ensamblamos todas las piezas. Definiremos el comportamiento, la memoria y las capacidades de nuestro agente dentro de un flujo de trabajo (workflow) en n8n.

    💡 Concepto Clave: El flujo de trabajo define la secuencia de operaciones: un activador de chat inicia el agente de IA, que utiliza un modelo de lenguaje, memoria y herramientas para responder.

    Acción a realizar:

    • Crea un nuevo workflow en n8n (“Start from scratch“).
    • Añade un activador (Trigger) “On Chat Message“.
    • Añade un nodo “AI Agent” y configúralo con los siguientes componentes:
    1. Configurar Modelo de Chat (OpenAI)

    Dentro del “AI Agent”, añade un “Chat Model“.

    Selecciona “OpenAI Chat Model” y un modelo como `gpt-4-turbo`.

    Crea una nueva credencial pegando tu clave API secreta de OpenAI.

    2. Configurar Memoria

    En la sección “Memory“, selecciona “Simple Memory” para que recuerde las últimas 5 interacciones.

    3. Añadir Herramientas (mCP Client)

    Añade dos herramientas de tipo “mCP Client“:

    Herramienta 1: List Tools

    • Operación: “List Tools”.
    • Credenciales: Crea una nueva de tipo “Standard input output (stdio)” con el comando `npx` y argumentos `mcp-server-airbnb –ignore-robots-txt`.

    Herramienta 2: Execute Tool

    • Operación: “Execute Tool”.
    • Tool Name & Parameters: Déjalos para que la IA los defina dinámicamente.
    4. Programar el Agente (System Prompt)

    Vuelve al nodo “AI Agent” y añade un “System Prompt“. Pega esta instrucción:

    You are a helpful assistant. Use the airbnb mcp tool to pull data from the Airbnb website. Start by running 'list tools' to see the available tools, then use 'execute tool' to run the one that fits the user's task. Always include the current date and time in your process for better results.

    Paso 5: ¡Interactúa con tu Agente!

    ¡Todo está listo! Es el momento de la verdad. En este paso final, activaremos nuestro flujo de trabajo y enviaremos nuestra primera consulta al agente para ver cómo responde.

    Simulación de Interacción:

    look for five cheapest Airbnbs in Lisbon

    🤖

    Claro, buscando los 5 alojamientos más económicos en Lisboa…

    1. Charming Studio in Alfama
    Precio: 55€/noche | Calificación: 4.85

    2. Cozy Room near Bairro Alto
    Precio: 58€/noche | Calificación: 4.90

    🎉 ¡Felicidades!

    Has construido con éxito un agente de IA funcional. Ahora puedes adaptar y expandir sus capacidades para otras tareas.

    Para más detalles, busca el tutorial original en YouTube.

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    Tutorial: Construyendo un Agente de IA de Airbnb

    Tutorial: Construyendo un Agente de IA de Airbnb

    Bienvenido a esta guía donde aprenderás a configurar tu propio agente de IA para interactuar con Airbnb. De forma clara y visual, te mostraremos cómo extraer datos de alojamientos utilizando Docker, n8n y el nodo mCP. ¡Empecemos!

    🤖 Sección 0: ¿Qué vamos a Construir?

    En esta sección introductoria, definimos el objetivo del proyecto. Crearemos un agente inteligente capaz de entender peticiones en lenguaje natural para buscar y extraer información de alojamientos en Airbnb. Es una forma avanzada y automatizada de recopilar datos específicos conversando con una IA.

    🤖 💬 🏡

    Paso 1: Preparando el Terreno – Instalar Docker Desktop

    El primer paso es fundamental: configurar nuestro entorno. Aquí instalaremos Docker, que nos proporcionará un espacio virtual aislado para ejecutar nuestra aplicación sin interferir con nuestro sistema principal.

    💡 Concepto Clave: Docker es una plataforma que nos permite ejecutar aplicaciones como n8n en un “contenedor” o “entorno virtual”. Esto asegura que nuestra aplicación funcione de la misma manera en cualquier computadora.

    Acción a realizar:

    • Abre tu navegador y busca “Docker Desktop“. Descarga la versión correcta para tu sistema ( macOS, ❖ Windows).
    • (Opcional para Windows) Verifica tu tipo de sistema. Si es “PC basado en x64”, la versión AMD64 es la correcta.
    • Una vez descargado, sigue los pasos para instalar Docker Desktop en tu máquina.

    Paso 2: El Cerebro – Configurar n8n en Docker

    Ahora que tenemos Docker, es hora de instalar n8n, la herramienta que nos permitirá diseñar visualmente el flujo de trabajo y la lógica de nuestro agente de IA.

    💡 Concepto Clave: n8n es una herramienta de automatización de flujos de trabajo de bajo código que se ejecutará dentro de nuestro contenedor de Docker.

    Acción a realizar:

    • Abre la aplicación Docker Desktop.
    • Usa la barra de búsqueda para encontrar “n8n” y haz clic en “Pull” en el resultado oficial `n8n-io/n8n`.
    • Ve a la pestaña “Images” y haz clic en el botón de “Play” (▶️) junto a la imagen de n8n para ejecutarla.
    • Configura el contenedor. Haz clic abajo para ver los detalles.
    Ver/Ocultar Configuración del Contenedor de n8n

    Container Name: Asigna un nombre sin espacios (ej. `n8n_container_v2`).

    Host Port: Puedes usar `0` para uno aleatorio o `5678`.

    Host Path: Selecciona una carpeta local donde n8n guardará tus datos.

    Container Path: Ingresa exactamente: `/home/node/.n8n`.

    📌 ¡Importante! Variable de Entorno:

    Añade una variable con el nombre `N8N_COMMUNITY_PACKAGES` y el valor `true`. Esto es crucial para instalar nodos de la comunidad.

    • Haz clic en “Run“. Una vez en marcha, haz clic en el enlace del puerto (ej. `localhost:5678`) para abrir n8n y configurar tu cuenta.

    Paso 3: Conectando Herramientas – Instalar el Nodo mCP

    Para que nuestro agente pueda “hablar” con servicios externos como Airbnb, necesitamos un conector especial. En este paso, instalaremos el nodo mCP que actúa como ese puente.

    💡 Concepto Clave: El nodo mCP (Multi-Capability Prompt) es una extensión para n8n que permite al agente de IA acceder y utilizar herramientas externas de forma dinámica.

    Acción a realizar:

    • Dentro de n8n, ve a “Settings” → “Community Nodes“.
    • Haz clic en “Install a community node“.
    • Busca `n8n-nodes-mcp`, marca la casilla y haz clic en “Install“.

    Paso 4: Dando Vida al Agente de IA

    Este es el paso más emocionante, donde ensamblamos todas las piezas. Definiremos el comportamiento, la memoria y las capacidades de nuestro agente dentro de un flujo de trabajo (workflow) en n8n.

    💡 Concepto Clave: El flujo de trabajo define la secuencia de operaciones: un activador de chat inicia el agente de IA, que utiliza un modelo de lenguaje, memoria y herramientas para responder.

    Acción a realizar:

    • Crea un nuevo workflow en n8n (“Start from scratch“).
    • Añade un activador (Trigger) “On Chat Message“.
    • Añade un nodo “AI Agent” y configúralo con los siguientes componentes:
    1. Configurar Modelo de Chat (OpenAI)

    Dentro del “AI Agent”, añade un “Chat Model“.

    Selecciona “OpenAI Chat Model” y un modelo como `gpt-4-turbo`.

    Crea una nueva credencial pegando tu clave API secreta de OpenAI.

    2. Configurar Memoria

    En la sección “Memory“, selecciona “Simple Memory” para que recuerde las últimas 5 interacciones.

    3. Añadir Herramientas (mCP Client)

    Añade dos herramientas de tipo “mCP Client“:

    Herramienta 1: List Tools

    • Operación: “List Tools”.
    • Credenciales: Crea una nueva de tipo “Standard input output (stdio)” con el comando `npx` y argumentos `mcp-server-airbnb –ignore-robots-txt`.

    Herramienta 2: Execute Tool

    • Operación: “Execute Tool”.
    • Tool Name & Parameters: Déjalos para que la IA los defina dinámicamente.
    4. Programar el Agente (System Prompt)

    Vuelve al nodo “AI Agent” y añade un “System Prompt“. Pega esta instrucción:

    You are a helpful assistant. Use the airbnb mcp tool to pull data from the Airbnb website. Start by running 'list tools' to see the available tools, then use 'execute tool' to run the one that fits the user's task. Always include the current date and time in your process for better results.

    Paso 5: ¡Interactúa con tu Agente!

    ¡Todo está listo! Es el momento de la verdad. En este paso final, activaremos nuestro flujo de trabajo y enviaremos nuestra primera consulta al agente para ver cómo responde.

    Simulación de Interacción:

    look for five cheapest Airbnbs in Lisbon

    🤖

    Claro, buscando los 5 alojamientos más económicos en Lisboa…

    1. Charming Studio in Alfama
    Precio: 55€/noche | Calificación: 4.85

    2. Cozy Room near Bairro Alto
    Precio: 58€/noche | Calificación: 4.90

    🎉 ¡Felicidades!

    Has construido con éxito un agente de IA funcional. Ahora puedes adaptar y expandir sus capacidades para otras tareas.

    Para más detalles, busca el tutorial original en YouTube.