n8n Ollama Bağlantı Hatası: 'Error in sub-node Ollama Qwen3 4B' Gerçek Çözümü

Gerçek workflow testimizde Chat Trigger başarılı çalıştı ancak AI Agent kırmızıya düştü ve hata doğrudan Ollama Qwen3 4B sub-node üzerinde gösterildi. Bu ekran, sorunun Chat Trigger veya Simple Memory katmanından değil model bağlantısı tarafında başladığını açıkça gösteriyordu.

Bu noktada workflow'u yeniden kurmak yerine Ollama credential ve Docker network erişimini kontrol etmek daha doğru yaklaşım oldu.

n8n ve Ollama ayrı Docker containerlarıdır. n8n içindeki localhost, n8n containerının kendisini gösterir. Bu nedenle Ollama credential Base URL alanına http://localhost:11434 yazmak aynı Docker hostta olsalar bile Ollama containerına ulaşmayı garanti etmez.

Her iki container aynı user-defined Docker ağına bağlıysa Docker DNS üzerinden Ollama container adı kullanılabilir. Gerçek yapımızda doğru Base URL http://ollama:11434 oldu.

Hatalı: http://localhost:11434

Doğru:  http://ollama:11434

Credential değiştirmeden önce iki containerın gerçekten aynı networkte olduğunu doğrulayın. Bizim yapımızda ortak ağ adı eka-ai idi.

Containerlar farklı networklerdeyse hostname doğru olsa bile ollama adı çözülemez veya HTTP bağlantısı kurulamaz.

docker network inspect eka-ai

docker inspect n8n --format '{{json .NetworkSettings.Networks}}'

docker inspect ollama --format '{{json .NetworkSettings.Networks}}'

docker network connect eka-ai n8n

docker network connect eka-ai ollama

Node ayarlarına geçmeden önce container-to-container HTTP erişimini test etmek sorunu hızlı ayırır. Gerçek testimizde n8n containerından Ollama /api/tags endpointi HTTP 200 döndü ve qwen3:4b modelinin mevcut olduğu doğrulandı.

Bu test başarılıysa Docker network katmanı çalışıyor demektir; sonraki odak credential ve node configuration olmalıdır.

docker exec n8n node -e "fetch('http://ollama:11434/api/tags').then(async r=>{console.log('HTTP:',r.status);console.log(await r.text())})"

Model listesini görmek yalnız bağlantıyı doğrular; inference zincirini doğrulamak için gerçek chat isteği de gönderdik. Test sonucunda N8N-OLLAMA-BAGLANTISI-BASARILI yanıtı alındı.

Bu aşama başarılı olduğunda Ollama runtime, qwen3:4b modeli ve n8n→Ollama Docker bağlantısı birlikte doğrulanmış olur.

docker exec n8n node -e "fetch('http://ollama:11434/api/chat',{method:'POST',headers:{'content-type':'application/json'},body:JSON.stringify({model:'qwen3:4b',messages:[{role:'user',content:'Sadece N8N-OLLAMA-BAGLANTISI-BASARILI yaz.'}],stream:false})}).then(r=>r.json()).then(j=>console.log(j.message.content))"

Gerçek çözümde Ollama credential oluşturulup Base URL alanına http://ollama:11434 girildi. Ardından bu credential Ollama Qwen3 4B sub-node'a seçildi.

Burada model adı qwen3:4b olarak bırakıldı. Modelin n8n UI'da seçilebilmesi için Ollama endpointinin credential üzerinden erişilebilir olması gerekir.

Base URL: http://ollama:11434

Model: qwen3:4b

Credential ve Docker adresi düzeltildikten sonra aynı workflow yeniden çalıştırıldı. Gerçek ekran görüntüsünde Ollama Qwen3 4B node'unun çalıştırıldığı ve önceki kırmızı sub-node hatasının ortadan kalktığı görülüyor.

Bu ekran özellikle aynı workflow'un tamamen yeniden kurulmasına gerek olmadığını gösteriyor; sorun bağlantı katmanındaydı.

Ollama Chat Model, AI Agent'ın Chat Model girişine; Simple Memory ise Memory girişine bağlanmalıdır. Gerçek workflow'da bu bağlantılar ayrı AI sub-node bağlantıları olarak kullanıldı.

Model çalışıyor fakat Agent yine hata veriyorsa hangi sub-node'un kırmızıya düştüğünü execution logundan ayırın.

Bağlantı düzeldikten sonra Agent'a Calculator tool ekledik ve 3478 × 129 işlemini tool kullanarak yaptırdık. Gerçek ekranda workflow yeşil tamamlanıyor ve sonuç 448662 olarak dönüyor.

Bu test yalnız model cevabını değil, Agent'ın tool çağırma kabiliyetini de doğrular.

Sonraki testte Ollama ve AI Agent yeşil çalışırken HTTP Request Tool kırmızıya düştü. Gerçek ekran hata mesajında supplyData metodunun bulunduğu ancak execute metodunun bulunmadığı ayrı bir tool problemi gösteriyor.

Bu hata Ollama credential problemi değildir. Aynı workflow'da bir node'un yeşil, diğerinin kırmızı olması katmanları birbirinden ayırmak için önemli bir ipucudur.

HTTP tool ayarı düzeltildikten sonra Agent JSONPlaceholder üzerinden gelen TODO verisini Türkçe açıkladı. Gerçek son ekranda workflow başarıyla tamamlanıyor ve API'den alınan kullanıcı kimliği, id, başlık ve tamamlanma durumu cevap içinde gösteriliyor.

Bu final test Ollama model bağlantısı, AI Agent, memory ve harici tool zincirinin birlikte çalışabildiğini gösteriyor.

Sorunu hızlı çözmek için önce Ollama container, ardından Docker network, container içi /api/tags testi, credential Base URL, model adı ve son olarak n8n execution logunu kontrol edin.

Bu sıra, network hatasını credential hatasından; model hatasını başka bir tool hatasından ayırır.

docker ps --filter name='^/ollama$'

docker network inspect eka-ai

docker exec n8n node -e "fetch('http://ollama:11434/api/tags').then(r=>console.log(r.status)).catch(console.error)"

docker exec ollama ollama list

docker logs --tail 100 ollama