n8n-mcp hat 7k Sterne ⭐⭐⭐ gebrochen und gerade ein großes Zuverlässigkeits-Upgrade erhalten - Ihre KI-Agenten erkennen und beheben Workflow-Fehler jetzt automatisch, noch besser. 👇 📰 Was gibt's Neues: 👉 Automatische Fehlererkennung und -behebung - n8n-mcp identifiziert und korrigiert jetzt häufige Workflow-Probleme: fehlende Webhook-Pfade, falsche Ausdrucksformate, falsche Fehlerhandler-Verbindungen und Tippfehler vom Knotentyp. 👉Smart Node Corrections - Behandelt die Klassiker: "HTTPRequest" → "httpRequest", "slak" → "slack", veraltete Paketpräfixe und schlägt Alternativen mit Konfidenzbewertung vor. Nur automatische Korrekturen mit einer Zuverlässigkeit von mehr als 90 % 👉Vorschau-First-Ansatz – Mit dem Tool "Neue n8n_autofix_workflow" können Sie vor dem Anwenden der Änderungen sehen, was behoben wird. Wählen Sie bestimmte Fix-Typen aus oder lassen Sie alles automatisch erledigen 👉Ausdrucksvalidierungssystem: Die dreistufige Validierung fängt fehlende "="-Präfixe ab, validiert den Abgleich von Klammern und erkennt häufige Fehler wie Vorlagenliterale, bevor sie Ihre Workflows unterbrechen. Also kein manuelles Umschalten von "Fest" auf "Ausdruck" in der n8n UI 👉Resource Locator Intelligence – Intelligente Vorschläge für GitHub-Repositorys, Slack-Kanäle und andere Ressourcenkennungen mit vertrauensbasierten Empfehlungen Die wirkliche Auswirkung: KI-Agenten verbringen weniger Zeit mit dem Debuggen von Syntaxproblemen und mehr Zeit mit der Erstellung der Automatisierungslogik, die Sie tatsächlich benötigen. Die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Workflows bei der ersten Bereitstellung funktionieren, ist deutlich höher.

Es gibt nun native Datenbanken direkt in n8n (ab Version 1.113.0). So könnt ihr euch die Anbindung eines Drittanbieters für Datenbanken sparen. Wir besprechen, wie das Ganze funktioniert und was ihr bei der Nutzung beachten solltet.

Wir haben mehr als 20 Immmobilien verteilt auf 5 Bundesländer im Bestand. Außerdem haben wir mit mehreren Energieversorgern, Entsorgern, verschiedenen Finanzämtern etc zu tun…. 😥 Die Nuss, die ich knacken will, ist es, die Daten aus den meist in Papierform eingehenden Schreiben, Rechnungen und Mitteilungen den einzelnen Immobilien nach dem Scannen automatisiert den jeweiligen Immobilien zuzuordnen. Tools sollten gerne N8N, Mistral OCr mit Annotations,Qdrant ( oder auch eine andere Vektordatenbank) Airtable, Notion und als Dokumentenablage Onedrive sein . Hat jemand von Euch schon einmal an so etwas gearbeitet ?

Gibt's hier jemanden, der mit https://budibase.com/ oder ähnlichem in Produktiv-Setup Erfahrung hat? Hintergrund: Ich habe ein ausgeklügeltes Setup gebaut, das Freelancer Projektausschreibungen bewertet (damit Freelancer mehr Projekte gewinnen) - basierend auf eigenem Profil und - in einem mehrstufigen Prozess analyisiert - mit einem lernenden Scoring System bewertet und dann - auf Fit und Attraktivität einstuft und dann sagt: "die hier musst Du dir angucken". Dafür suche ich ein Frontend. Budibase ist ein Kandidat weil es gut mit n8n kann.

Hallo Community👋 Viele von uns nutzen Prompts schon in n8n, um Workflows intelligenter zu machen. Bisher lief die Verbesserung oft nach dem Prinzip: ausprobieren, anpassen, hoffen. Das funktioniert, kostet aber Zeit und bleibt unstrukturiert. Link: https://platform.openai.com/chat/edit?models=gpt-5&optimize=true Genau hier kann der neue Prompt Optimizer von OpenAI helfen: Messbare Rückmeldung: Statt nur auf das Bauchgefühl zu vertrauen, bekommst du sofort Zahlen wie +53 / −77. - bedeutet: klarer, strukturierter, verständlicher. - − bedeutet: eventuell komplexer oder weniger flexibel. Notizen als Begründung: Du siehst nicht nur die Punkte, sondern auch die Begründung. Beispiel: „Eine klare Rollenbeschreibung am Anfang schafft Orientierung.“ So verstehst du, warum eine Änderung Sinn macht. Trade-offs sichtbar: Zahlen und Notizen machen transparent, wo Präzision zunimmt, aber vielleicht Flexibilität verloren geht. Lerneffekt: Da dieses Tool direkt von OpenAI kommt, gehe ich davon aus, dass es eine bessere Qualität bietet als andere Prompt-Tools. Wer könnte seine eigenen Prompts besser machen als der eigene Hersteller? Ich habe in einigen Tools alte Prompts (4.0 oder 4.1) genutzt. Diese habe ich auf GPT-5 optimieren lassen. Da standardmäßig jetzt GPT-5 läuft, außer ich stelle auf alte Modelle um, habe ich deutliche Verbesserungen gespürt. Ich habe auch für mich die Ergebnisse mit alten und neuen Prompts verglichen. Aus meiner Sicht waren die Ergebnisse merklich besser.