n8n vorgestellt: ein Workflow, der dem Internet den Puls fühlt, und Sie starten ihn per Knopfdruck

Bevor ich viel erkläre: Öffnen Sie die Live-Seite. Dort sehen Sie, was ein n8n-Workflow auf meinem Server zuletzt getan hat: Er hat die Position der ISS abgefragt, die stärksten Erdbeben der letzten 24 Stunden, die Nummer eins auf Hacker News, den meistgelesenen Wikipedia-Artikel, das Wetter in Berlin, meinen eigenen Status-Monitor und die GitHub-Sterne von n8n. Eine KI hat daraus zwei Sätze geschrieben, und alles zusammen steht auf der Seite. Der letzte Lauf wird dort in Zeitlupe abgespielt, Knoten für Knoten. Und mit dem Knopf „Workflow jetzt starten“ lösen Sie selbst einen Lauf aus und sehen nach wenigen Sekunden Ihr eigenes Ergebnis.

Das Ganze hat keinen tieferen Zweck. Es zeigt aber gut, was Automatisierung heute kann, und es macht Spaß, zuzusehen.

Was ist n8n?

n8n (gesprochen „n-eight-n“) ist ein Werkzeug für Workflows: Man zieht Knoten auf eine Fläche und verbindet sie. Jeder Knoten tut eine Sache, etwa „alle 15 Minuten starten“, „diese Schnittstelle abfragen“, „diese Daten umbauen“ oder „eine Mail schicken“. Die Daten fließen von links nach rechts durch die Verbindungen.

• Hunderte fertige Integrationen: von Gmail und Slack über Nextcloud, Datenbanken und Webhooks bis zu KI-Modellen.
• Code, wenn nötig: Ein Code-Knoten führt JavaScript oder Python aus. Was es als Knoten nicht gibt, schreibt man in zehn Zeilen selbst.
• Selbst hostbar: n8n läuft als Docker-Container auf dem eigenen Server. Daten und Zugangsdaten verlassen die eigene Infrastruktur nur, wenn ein Workflow das will.
• Fair-Code: Der Quellcode ist offen einsehbar, die Nutzung im eigenen Betrieb ist frei; für Weiterverkauf als Dienst gelten Lizenzbedingungen. Auf GitHub hat das Projekt über 200.000 Sterne.

Der Workflow, Knoten für Knoten

1. Zwei Trigger: ein Webhook, den der Knopf auf der Live-Seite auslöst, und ein Zeitplan, der alle 6 Stunden von selbst startet. Die Website begrenzt die Klicks, damit niemand den Workflow im Sekundentakt anwirft.
2. Sieben HTTP-Knoten, parallel: ISS-Position (wheretheiss.at), Erdbeben (USGS), Hacker News (Algolia-API), meistgelesener Artikel der deutschen Wikipedia, Wetter in Berlin (Open-Meteo), mein eigener Status-Monitor und die GitHub-Daten von n8n. Alle sind öffentlich und brauchen keinen Schlüssel.
3. Merge: wartet, bis alle sieben fertig sind.
4. Code „Daten bündeln“: holt aus jeder Antwort nur das Nötige und baut die Fakten für die KI.
5. KI-Bulletin: ein Sprachmodell (gpt-oss-120b, bei IONOS in Deutschland gehostet) schreibt zwei Sätze auf Deutsch, Englisch und Italienisch.
6. Code „Antwort prüfen“: liest die Antwort; scheitert die KI, baut er ein einfaches Bulletin aus den Daten.
7. HTTP „An die Seite senden“: schickt das Ergebnis mit einem geheimen Token an meine Website, die es speichert und anzeigt.

Ein Ausschnitt aus dem Code-Knoten, damit Sie sehen, wie wenig es braucht:

const get = (name) => { try { const j = $(name).first().json; return j && !j.error ? j : null; } catch (e) { return null; } };

let j = get('ISS-Position');
s.iss = j ? { ok: true, lat: j.latitude, lon: j.longitude, vel: j.velocity } : { ok: false };

j = get('Erdbeben (USGS)');
const top = j.features.map(f => ({ mag: f.properties.mag, place: f.properties.place }))
                      .sort((a, b) => b.mag - a.mag).slice(0, 15);

Drei Details, die einen Workflow robust machen

• Fehler zulassen: Jeder Quell-Knoten steht auf „bei Fehler weitermachen“. Ist eine API down, fehlt eine Karte, aber der Rest läuft.
• Der KI nicht blind vertrauen: Das Modell bekommt nur Fakten mit Zahlen und die Anweisung, nichts zu erfinden und bei Katastrophen nicht zu scherzen. Seine Antwort wird geprüft, bevor sie veröffentlicht wird.
• Die Website prüft auch: Die Empfangsseite akzeptiert nur Anfragen mit Token, übernimmt nur bekannte Felder, kürzt Texte und entfernt HTML. Auf der Seite werden Daten nur als Text eingesetzt.

Was man damit wirklich automatisiert

Der Puls ist eine Spielerei. Mit denselben Bausteinen laufen bei mir echte Aufgaben: ein täglicher IT-Nachrichtenradar mit kommentierten Meldungen, ein Betrugs-Radar, ein Fehlermeldungs-Erklärer. Typische Ideen für Firmen:

• neue Tickets lesen, einordnen und an das richtige Team geben;
• Rechnungen aus dem Postfach holen, auslesen und in Nextcloud ablegen;
• Monitoring-Alarme sammeln und nur das Wichtige in den Chat schicken;
• Formulare von der Website prüfen und ins CRM eintragen.

Selbst ausprobieren

n8n startet lokal mit einem Befehl:

docker run -it --rm -p 5678:5678 -v n8n_data:/home/node/.n8n docker.n8n.io/n8nio/n8n

Danach http://localhost:5678 öffnen. Meinen Workflow können Sie hier als JSON herunterladen und über „Import from File“ laden. Für das KI-Bulletin brauchen Sie einen eigenen API-Schlüssel eines OpenAI-kompatiblen Anbieters, und den letzten Knoten richten Sie auf Ihr eigenes Ziel, etwa einen Webhook, eine Mail oder eine Datei.

Und dann: zurück auf die Live-Seite und schauen, was der Roboter gerade über die Welt erzählt.