n8n – die Grundlagen

Was ist n8n?

n8n ist eine visuelle Plattform zum Erstellen von Workflows. Viele Abläufe lassen sich ohne Programmierung umsetzen, gleichzeitig bleibt genug Freiheit für eigenen Code und individuelle Erweiterungen.

Der Name steht für „nodemation“, eine Kombination aus Node und Automation. Ein Node ist dabei ein einzelner Baustein innerhalb eines Workflows. n8n ist Open Source, kann selbst betrieben werden und ermöglicht die Integration zahlreicher Dienste, APIs und KI Modelle.

Das Besondere an n8n: Die Plattform kombiniert visuelle Workflows mit leistungsfähiger Automatisierung. Abläufe lassen sich übersichtlich per Nodes aufbauen, flexibel erweitern und bei Bedarf mit eigenem Code anpassen. Dadurch eignet sich n8n sowohl für den Einstieg als auch für komplexe Automatisierungen.

Die wichtigsten Eigenschaften

Open Source
Der Quellcode ist öffentlich, n8n kann kostenlos selbst betrieben werden.

Self-Hosted oder Cloud
Betrieb auf eigenem Server, lokal per Docker oder als gehostete Cloud-Version.

Visuelle Oberfläche
Workflows werden als Diagramm aufgebaut: Nodes platzieren, verbinden und konfigurieren.

Code wenn nötig
Eigene JavaScript- oder Python-Logik kann direkt in Workflows integriert werden.

Aussprache:
„n-eight-n“ – die 8 steht für die acht Buchstaben zwischen dem ersten und letzten „n“ in „nodemation“.

Das Canvas: die Arbeitsfläche

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Das Canvas ist die unbegrenzte Arbeitsfläche, auf der ein Workflow als Diagramm entsteht.

Wer n8n zum ersten Mal öffnet, sieht eine leere karierte Fläche: das Canvas. Hier werden Nodes platziert und mit Linien verbunden. Der fertige Workflow sieht aus wie ein Flussdiagramm: links der Startpunkt, rechts das Ergebnis, dazwischen die Verarbeitungsschritte.

Orientierung auf dem Canvas

Zoom: Mausrad oder Trackpad – bei vielen Nodes hilfreich um den Überblick zu behalten.

Verschieben: Canvas mit gedrückter Leertaste und Maus verschieben, oder mittlere Maustaste.

Minimap: Rechts unten zeigt eine kleine Übersicht des gesamten Workflows – nützlich bei größeren Projekten.

Node hinzufügen: Plus-Symbol auf einer Verbindung oder per Doppelklick auf die leere Fläche.

Bearbeitung und Ausführung

Im Bearbeitungsmodus werden Nodes konfiguriert und miteinander verbunden. Nach einem Testlauf zeigt n8n direkt auf dem Canvas, welche Daten durch die einzelnen Nodes geflossen sind. Dadurch lassen sich Abläufe und Fehler schnell nachvollziehen.

Nodes – die Bausteine

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Ein Node ist ein einzelner Verarbeitungsschritt innerhalb eines Workflows. Jeder Node übernimmt eine klar definierte Aufgabe.

Auf dem Canvas wird ein Node als Rechteck dargestellt. Er empfängt Daten, verarbeitet sie und gibt das Ergebnis an den nächsten Node weiter. Trigger-Nodes bilden eine Ausnahme: Sie starten den Workflow und besitzen deshalb nur einen Ausgang.

Aufbau eines Nodes

Name:
Frei wählbar – verständliche Namen machen Workflows lesbarer.

Typ:
Bestimmt die Aufgabe des Nodes, zum Beispiel HTTP-Anfrage, KI-Modell oder E-Mail-Versand.

Parameter:
Enthalten die Konfiguration des Nodes, etwa URLs, Felder oder Verarbeitungsschritte.

Credentials:
Gespeicherte Zugangsdaten für externe Dienste und APIs.

Nodes sinnvoll benennen:
Statt „HTTP Request 3“ besser „Ladestation-API abfragen“. Besonders bei größeren Workflows verbessert das die Übersicht deutlich.

Die wichtigsten Node-Typen

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n8n liefert über 400 vorgefertigte Nodes. Für den Einstieg reichen diese sechs Typen für fast alles.

Trigger-Nodes

Starten den Workflow. Der häufigste Einstieg: Schedule Trigger (Zeitplan) und Webhook (Anfrage von außen). Jeder Workflow hat genau einen Trigger-Node – er steht immer ganz links auf dem Canvas.

HTTP Request

Der universelle Node für API-Abfragen. Sendet GET-, POST- oder andere Anfragen an beliebige URLs und gibt die Antwort weiter. Wenn es keinen fertigen Node für einen Dienst gibt, ist HTTP Request fast immer die Lösung.

Code

Führt eigenen JavaScript- oder Python-Code aus. Nützlich wenn Daten auf eine Weise umgeformt werden sollen, die kein fertiger Node direkt kann. Auch gut zum Lernen: Man sieht genau, welche Daten ankommen und was herauskommt.

IF / Switch

Verzweigungslogik. IF prüft eine Bedingung und leitet den Workflow in zwei Richtungen: „Ja"-Pfad oder „Nein"-Pfad. Switch ermöglicht mehrere Pfade je nach Wert. Beispiel: Ist der Ladestand unter 20%? → Ja: Alarm senden. Nein: nichts tun.

AI Agent / Basic LLM Chain

Sendet Text an ein KI-Modell (z.B. Claude oder GPT) und gibt die Antwort weiter. Basic LLM Chain für einfache Anfragen, AI Agent wenn das Modell selbst Entscheidungen treffen und Werkzeuge nutzen soll.

Service-Nodes

Fertige Verbindungen zu bekannten Diensten: Gmail, Google Sheets, Slack, Telegram, GitHub und viele mehr. Einfach Credential auswählen, Aktion konfigurieren, fertig. Kein manuelles API-Format nötig.

Verbindungen und Ausführungsreihenfolge

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Verbindungen legen fest, in welcher Reihenfolge Nodes ausgeführt werden und welche Daten sie weitergeben.

Eine Verbindung entsteht, indem der Ausgang eines Nodes mit dem Eingang des nächsten verbunden wird. n8n führt die Nodes anschließend entlang dieser Verbindungen aus, normalerweise von links nach rechts.

Sequenziell

Der häufigste Fall: Node A → Node B → Node C. Jeder Node wartet, bis der vorherige fertig ist, und empfängt dessen Ausgabe als eigene Eingabe.

Verzweigt

Ein Node gibt Daten an zwei verschiedene Nodes weiter. Beide Pfade laufen parallel. Nützlich wenn dasselbe Ergebnis an verschiedene Ziele gesendet werden soll, z.B. gleichzeitig per E-Mail und per Telegram.

Zusammengeführt

Zwei Pfade laufen in einem gemeinsamen Node zusammen. Der Merge-Node kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen zu einer gemeinsamen Ausgabe.

Items und Batches:
n8n verarbeitet Daten als Listen von Items. Liefert ein Node zehn Datensätze zurück, verarbeitet der nächste Node jeden Datensatz einzeln – automatisch und ohne dass eine Schleife programmiert werden muss. Das ist einer der großen praktischen Vorteile von n8n.

Credentials – Zugänge sicher verwalten

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API Keys, Passwörter und Tokens gehören niemals direkt in einen Workflow. In n8n werden dafür Credentials verwendet.

Credentials sind gespeicherte Zugangsdaten, die verschlüsselt in n8n abgelegt werden. Ein Node verweist nur auf das passende Credential, der eigentliche Schlüssel bleibt im Workflow unsichtbar. Das erhöht die Sicherheit und erleichtert die Wiederverwendung. Ändert sich ein Zugangsschlüssel, muss er nur einmal aktualisiert werden. Alle verbundenen Workflows nutzen anschließend automatisch die neue Version.

Credential anlegen

Im Menü unter Credentials → Add Credential. Danach den passenden Typ auswählen, zum Beispiel „OpenAI API“, den Schlüssel eintragen und speichern. Die Zugangsdaten werden verschlüsselt gespeichert und sind später nicht mehr sichtbar.

Credential im Node verwenden

Im Node Editor wird einfach das gewünschte Credential ausgewählt. Dadurch kann derselbe Zugang in mehreren Workflows genutzt werden.

Grundregel:
Zugangsschlüssel niemals direkt in ein Feld eines Nodes eintragen, auch nicht zum Testen. Wer Credentials von Anfang an konsequent nutzt, vermeidet viele Sicherheitsprobleme. Mehr dazu auf der Seite API Keys verwalten .

Ausführung, Logs und Fehlersuche

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Ein Workflow kann manuell getestet oder automatisch ausgeführt werden. n8n zeigt nach jedem Lauf genau, was passiert ist – und wo ein Fehler aufgetreten ist.

Manueller Testlauf

Oben rechts im Canvas-Editor: „Test workflow". Der Workflow startet einmal mit echten oder Testdaten. Jeder Node zeigt danach, wie viele Items er verarbeitet hat – als grüne Zahl auf der Verbindungslinie.

Node-Ausgabe ansehen

Nach dem Testlauf auf einen Node klicken: Links erscheinen die Eingabe-Daten, rechts die Ausgabe. So sieht man genau, was der Node empfangen und was er weitergegeben hat. Das ist das wichtigste Werkzeug beim Entwickeln.

Executions-Liste

Unter Executions im Menü ist jeder vergangene Workflow-Lauf protokolliert – mit Status (Erfolg oder Fehler), Dauer und den vollständigen Daten jedes Nodes. Bei automatischen Workflows ist das die wichtigste Anlaufstelle für die Fehlersuche.

Fehlerbehandlung

Ein Error Trigger-Node fängt Fehler aus anderen Workflows ab. So lässt sich eine automatische Benachrichtigung einrichten, wenn ein Workflow fehlschlägt – z.B. eine Telegram-Nachricht mit dem Fehlertext.

n8n im Vergleich

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Es gibt viele Plattformen für Automatisierung. Diese Seite zeigt, warum n8n besonders flexibel ist und wann andere Werkzeuge sinnvoller sein können.

Plattform	Stärken	Einschränkungen
n8n	Open Source, self-hosted möglich, Code-Nodes, keine Aufgaben-Limits bei Self-Hosting	Einrichtung erfordert etwas technisches Verständnis
Make (Integromat)	Sehr visuell, viele Integrationen, einsteigerfreundlich	Kostenpflichtig ab gewissem Volumen, kein Self-Hosting
Zapier	Größte App-Bibliothek, sehr einfach	Teuer, kaum Kontrolle über Datenverarbeitung
Node-RED	Open Source, stark bei Hardware / IoT	Weniger Cloud-Integrationen, technischer

Warum Self Hosting sinnvoll sein kann:
Die Daten bleiben auf dem eigenen Server. Kein externer Anbieter sieht, welche APIs genutzt werden oder welche Daten durch die Workflows fließen. Besonders bei persönlichen oder sensiblen Daten, etwa zu Ladezuständen oder Bildinformationen aus Fotos, ist das ein wichtiger Vorteil.

Nächste Schritte

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Theorie erklärt die Grundlagen. Der nächste Schritt ist eine eigene n8n Installation und der erste praktische Workflow.

Ausblick: KI Agenten

Workflows folgen festen Abläufen. KI Agenten erweitern dieses Prinzip um Entscheidungslogik, Werkzeugauswahl und autonome Verarbeitungsschritte. Sie analysieren Aufgaben, planen Zwischenschritte und reagieren flexibel auf neue Informationen.