n8n-Workflows mit Claude Code aus dem Dialog bauen

Bei mir laufen 65 aktive Workflows in n8n. Von der KI gebaut sind davon höchstens zehn. Der Grund ist einfach: Ich habe mit n8n angefangen, bevor ich Werkzeuge wie Claude Code oder OpenCode genutzt habe. Der Bestand ist also älter als die Methode.

Das ist kein „ich habe meine Automatisierung an die KI übergeben". Es ist eine Aussage über neue Workflows: Wenn heute einer dazukommt, ist der Editor nicht mehr der Startpunkt.

Ich lasse mir kein JSON erzeugen, das ich anschließend von Hand importiere. Die KI hängt direkt an meiner Instanz und legt den Workflow selbst an. Dafür nutze ich n8n-MCP von Nicolas Czlonkowski. Diesen Weg finde ich schlicht sehr komfortabel.

Der Server lässt sich per npx, über Docker, auf Railway oder lokal betreiben. Für den Zugriff auf die eigene Instanz braucht er N8N_API_URL und N8N_API_KEY; damit stehen Werkzeuge zum Anlegen, Ändern, Löschen und Validieren von Workflows bereit.

Der wichtigere Teil ist aber ein anderer, und der wird meist übersehen: Der Server liefert der KI auch die Node-Dokumentation, nach Angaben des Projekts rund 2.691 Nodes samt Properties und Operations. Genau deshalb funktioniert der Dialog überhaupt. Das Modell rät die Parameter eines Nodes nicht, es schlägt sie nach. Ohne diesen Teil wäre das Ergebnis Raten mit gutem Vokabular.

Primär mache ich das über Claude, wenn ich am PC sitze. Der Grund ist praktisch: Manche Workflows brauchen noch Credentials oder Ähnliches, und das will ich nicht unbedingt vom Smartphone aus einrichten. Da ist mir der Rechner lieber.

Aus meiner Erfahrung hat das bislang sehr zuverlässig und stabil funktioniert. Für schnelle Sachen unterwegs habe ich einen anderen Weg über einen Telegram-Bot, der an meiner OpenCode-Instanz hängt, warum ich beide Werkzeuge parallel betreibe, steht auf einer eigenen Seite. Für n8n mit Credentials ist es aber der PC.

Das klarste Beispiel ist bei mir eine SSL-Zertifikat-Ablaufwarnung über SSL Labs. Der Workflow prüft meine Seiten regelmäßig darauf, ob das Zertifikat noch lange genug gültig ist. Wenn nicht, muss ich aktiv werden und es erneuern. Der Zweck ist banal und genau deshalb wertvoll: keine bösen Überraschungen.

Diesen Workflow hat komplett die KI gebaut. Ich habe ihn mit ihr nur verfeinert. Selbst habe ich daran gar keinen Anteil, den Editor habe ich dafür nicht geöffnet.

Bis der erste brauchbare Stand da war, waren es vielleicht 20 Minuten und zwei bis drei Durchläufe. Dazwischen kamen Rückfragen, nicht nur von mir an die KI, sondern auch umgekehrt. Was ich im Editor gebraucht hätte, kann ich nicht sagen: Ich habe es nie so gebaut, und eine geschätzte Vergleichszahl wäre erfunden.

Woran ich mich erinnere, ist die Art der Rückfrage: Es ging darum, wie wir das aufbauen, und es standen mehrere Optionen zur Wahl. Ich habe mich für den einfachsten Weg entschieden, weil er meine Anforderung komplett erfüllt und die Komplexität des Workflows niedrig hält.

Diese Stelle halte ich für die wichtigste im ganzen Ablauf. Die KI kennt über den MCP-Server alle Nodes und kann deshalb auch die aufwendige Variante bauen, sie hat keinen Grund, sich zu beschränken. Diesen Grund muss ich liefern. Wer das nicht tut, bekommt Workflows, die funktionieren und die er in einem Jahr nicht mehr versteht.

Ich zeige hier bewusst einen Workflow statt einer Liste. Es geht auf dieser Seite nicht darum, welche Automationen sich lohnen, sondern darum, wie sie entstehen.

Was in Demos gern so aussieht, als wäre der Workflow nach einer Beschreibung fertig, ist es bei mir nicht. Es kommt regelmäßig vor, dass ich Workflows in Zyklen verbessere, also immer wieder in den Dialog mit der KI gehe.

Woran genau, lässt sich schlecht auf ein Muster herunterbrechen. Manchmal will ich die Ergebnisse verändern, manchmal den Workflow selbst. Die Änderungen sind vielfältig; bei bestehenden Workflows sind es oft Feinheiten.

Was mir bisher nicht passiert ist: ein Workflow, der auf den ersten Blick lief und dabei falsche Ergebnisse geliefert hat. Ich schreibe das als Stand meiner Erfahrung, nicht als Garantie: Bei zehn Workflows ist die Stichprobe klein.

Der MCP-Server kann in meiner laufenden n8n-Instanz Workflows anlegen und ändern. Manche würden das fahrlässig nennen, und ich verstehe die Bedenken.

Programmatische Grenzen setze ich trotzdem nicht. Ich versuche stattdessen, so präzise wie möglich zu formulieren, und ich überwache, worauf die KI zugreifen will. Dazu sichere ich meine Workflows regelmäßig, sodass ich im Zweifel jederzeit aus einem Backup wiederherstellen kann.

Der Grund für diese Entscheidung ist mir wichtiger als die Bequemlichkeit: Wenn ich der KI zu enge Grenzen gebe, kann ich schlecht herausfinden, wo die Grenzen tatsächlich liegen, oder ab wann sie ungenau oder schlecht wird. Ein Backup ist ein Netz. Eine Einschränkung ist eine Blindstelle.

Der Editor ist nicht verschwunden. Für den älteren Bestand, der vor dieser Methode entstanden ist, ändert sich nichts. Aber für einen neuen Workflow ist er nicht mehr der erste Griff, und das liegt weniger am Modell als am MCP-Server, der ihm die Node-Dokumentation in die Hand gibt.

Wie dieselbe Methode aussieht, wenn statt n8n ein Smart Home das Ziel ist, steht auf der Seite zu Claude Code und Home Assistant.