n8n – Automatisierung ohne Vendor-Lock-in
Was n8n ist, warum ich mich für die Self-hosted-Variante entschieden habe – und wie ich damit repetitive Aufgaben automatisiere, ohne eine Zeile klassischen Anwendungscode zu schreiben.
Was ist n8n?
n8n ist ein Workflow-Automatisierungstool – ähnlich wie Zapier oder Make, aber mit einem entscheidenden Unterschied: Man kann es selbst hosten. Das bedeutet: die Daten bleiben auf dem eigenen Server, kein Abo pro Workflow-Ausführung, keine künstlichen Limits.
Das Grundprinzip ist einfach. Ein Workflow besteht aus Nodes – einzelnen Bausteinen, die miteinander verbunden werden. Jeder Node macht genau eine Sache: HTTP-Request abschicken, Daten transformieren, in eine Tabelle schreiben, eine API aufrufen. Die Verbindungen zwischen Nodes definieren den Datenfluss.
Statt Code zu schreiben, verbinde ich Bausteine. Aber wenn es komplizierter wird, kann ich trotzdem JavaScript schreiben – direkt im Code-Node.
Warum n8n und nicht Zapier oder Make?
Die Frage stellt sich für jeden, der anfängt sich mit Automatisierung zu beschäftigen. Zapier und Make sind etabliert, einsteigerfreundlich und haben riesige Integrations-Bibliotheken. Trotzdem habe ich mich für n8n entschieden.
| Kriterium | n8n (self-hosted) | Zapier | Make |
|---|---|---|---|
| Kosten bei hohem Volumen | ✓ Server-Kosten only | teuer | teuer |
| Datenschutz / DSGVO | ✓ Daten bleiben lokal | US-Server | EU, aber Cloud |
| Code-Freiheit | ✓ voller JS-Zugriff | eingeschränkt | eingeschränkt |
| Einstiegshürde | mittel | ✓ sehr niedrig | ✓ niedrig |
| Vendor-Lock-in | ✓ keiner | hoch | mittel |
Der ausschlaggebende Punkt war für mich: keine Ausführungs-Limits. Wenn ein Workflow tausendmal am Tag läuft, zahle ich trotzdem nur den Server – und der kostet im kleinen Maßstab fast nichts.
Nodes, Workflows und Datenfluss
Ein n8n-Workflow ist eine visuelle Pipeline. Daten fließen von links nach rechts, Node für Node. Jeder Node bekommt JSON als Input und gibt JSON als Output weiter. Das ist der einzige Vertrag.
Trigger
Jeder Workflow startet mit einem Trigger-Node. Das kann ein Zeitplan sein (jeden Tag um 8:00 Uhr), ein Webhook (wenn ein externes System einen POST schickt), oder manuell per Klick. Ohne Trigger passiert nichts.
Der Code-Node
Der Code-Node ist der Joker. Wenn kein fertiger Node das macht, was ich brauche, schreibe ich es selbst in JavaScript. Der Zugriff auf die Eingangsdaten ist immer gleich:
javascript – Code Node// Alle Items des vorherigen Nodes
const items = $input.all();
// Daten transformieren und weitergeben
return items.map(item => ({
json: {
name: item.json.label,
domain: item.json.website?.replace(/^https?:\/\//, ''),
seen: new Date().toISOString(),
}
}));Ich nutze n8n v2.6.3 self-hosted. Das ist wichtig, weil sich die API zwischen Versionen ändert. Seit v2 heißt $node["Name"].json beispielsweise $('Name').item.json. Immer die Versionsdokumentation im Blick behalten.
Was ich damit automatisiere
Automatisierung lohnt sich überall, wo eine Aufgabe regelmäßig, nach klaren Regeln und ohne kreatives Urteil erledigt werden kann. Meine persönlichen Anwendungsfälle:
- Daten-Recherche Öffentliche APIs und SPARQL-Endpunkte (Wikidata, lobid.org, DDB) automatisch abfragen und Ergebnisse strukturiert in Google Sheets schreiben – mit Deduplizierung via In-Memory-Set im Code-Node.
- Webhooks Externe Services senden Daten an meine n8n-Instanz. Der Webhook-Trigger empfängt sie, verarbeitet sie und leitet sie weiter – ohne dass ich aktiv dabei sein muss.
- Monitoring Regelmäßige Checks auf APIs oder Websites. Wenn sich etwas ändert oder ein Fehler auftritt, bekomme ich eine Benachrichtigung.
- Claude Code n8n-Workflows dokumentiere ich in Obsidian. Claude Code hilft beim Aufbau, Debugging und bei der Weiterentwicklung – als Pair-Programming-Partner mit Kontext über mehrere Sessions.
- KI-Workflows Über den AI-Agent-Node lassen sich LLMs direkt in Workflows einbinden – z.B. um Texte zu klassifizieren, zu summarisieren oder strukturierte Daten aus unstrukturiertem Input zu extrahieren.
n8n und Claude Code – wie beides zusammenwächst
n8n und Claude Code ergänzen sich auf eine Weise, die ich am Anfang nicht erwartet hätte. n8n ist die Ausführungsschicht: Workflows laufen automatisch, verarbeiten Daten, schreiben Ergebnisse weg. Claude Code ist die Entwicklungsschicht: er hilft mir dabei, diese Workflows zu bauen, zu verstehen und zu verbessern.
Das klingt nach einer klaren Trennung – ist es aber nicht. In der Praxis entwickelt sich ein Workflow selten linear. Man baut etwas, es funktioniert fast, dann kommt ein Edge Case, dann eine neue Anforderung. Claude Code liest den Workflow-JSON, versteht die Struktur, schlägt Änderungen vor – und das über mehrere Sessions hinweg, weil die Dokumentation in Obsidian als Gedächtnis dient.
Ein paar technische Eigenheiten von n8n v2, die ich dabei gelernt habe – und die mir Claude Code nicht ohne Grund immer wieder in Erinnerung ruft:
n8n v2 – wichtige Änderungen// ✗ Alte Syntax (v1) – funktioniert nicht mehr
$node["Google Sheets"].json["Name"]
// ✓ Neue Syntax (v2)
$('Google Sheets').item.json["Name"]
// Sheets: getRows statt lookup (lookup gibt es nicht mehr)
// Merge-Node: maximal 2 Inputs – bei mehr: verketten
// executeOnce: true – bei Rate-Limit-sensitiven Nodes setzenDer Merge-Node in n8n v2 unterstützt nur zwei Eingänge. Wer drei oder mehr Datenströme zusammenführen will, muss Merge-Nodes hintereinanderschalten. Das ist nicht dokumentiert – man stößt einfach irgendwann drauf.
Wie man anfängt
n8n lässt sich lokal mit einem einzigen Befehl starten:
terminalnpx n8nDas startet eine lokale Instanz unter http://localhost:5678. Kein Account, kein Setup, sofort nutzbar. Für den produktiven Einsatz empfehle ich eine Docker-Installation auf einem kleinen VPS – das sind wenige Stunden Arbeit und danach läuft n8n stabil im Hintergrund.
Fang mit einem kleinen, nützlichen Workflow an – nicht mit dem großen Masterplan. Ein Webhook, der eine Slack-Nachricht schickt. Ein täglicher HTTP-Request, der ein Ergebnis in Sheets schreibt. Das Gefühl für den Datenfluss kommt schnell, wenn man etwas Echtes baut.
Fazit
n8n hat meine Arbeitsweise grundlegend verändert – nicht weil es spektakulär ist, sondern weil es die Reibung bei wiederkehrenden Aufgaben auf null senkt. Einmal gebaut, läuft ein Workflow einfach. Er fragt nicht nach, braucht keinen Kaffee, macht keine Tippfehler.
Der Einstieg braucht etwas Geduld, besonders wenn man noch nicht mit APIs gearbeitet hat. Aber die visuelle Darstellung hilft enorm – man sieht sofort, wo Daten herkommen und wohin sie gehen. Und wenn es mal hakt, ist ein Code-Node meistens die schnellste Lösung.
Automatisierung ist keine Magie. Es ist nur das konsequente Aufschreiben von Dingen, die man sowieso immer gleich macht.