Marcel Moré wiederholte Teile seines Vortrags „KI Agenten mit FileMaker und n8n“, den er auf der Vienna Calling Konferenz präsentiert hatte.
Nach einer kurzen Einführung mit Hintergrundinfos zur Workflow-Plattform n8n gab es zunächst eine kurze Demo, wie sich n8n lokal auf dem eigenen Rechner per Docker installieren lässt. Mit Hilfe einer Docker-Compose Datei kann man in wenigen Minuten eine n8n Server Instanz lokal starten und sich per Webbrowser anmelden. Nach der einmaligen Registrierung per eMail-Adresse bekommt man einen dauerhaft gültigen Lizenzschlüssel für den Betrieb der Software auf eigenen Rechnern. n8n bietet eine sogenannte “Faircode-Lizenz” als Alternative zum funktional identischen Cloud-Angebot an.
n8n Plattform
Marcel gab Einblicke in die Benutzeroberfläche, wo man sogenannte “Nodes” per Drag&Drop anordnen und miteinander verbinden kann. Per Doppelklick auf einen Node öffnet sich ein Einstellungs-Panel mit den zugehörigen Optionen. Rechts und Links neben den Einstellungen des Nodes werden die Eingangs- und Ausgangs-Nachrichten, welche die Daten zwischen den Nodes transportieren angezeigt. Aus einer Seitenleiste lassen sich diverse Steuerungs-Knoten für die Verarbeitung der Workflows auswählen. Darüber hinaus gibt es mehr als 1000 fertige Integrationen von Cloud-Diensten, die sich in die eigenen Workflows schnell und einfach einbauen lassen. Zunächst wird meist ein API-Key hinterlegt, der die Authentifizierung mit dem jeweiligen Dienst ermöglicht. Alle gängigen Plattformen und Dienste z.B. von Google, Microsoft, Amazon und hunderte von speziellen Cloud-Services wie Slack, Airtable, Mailchimp, u.v.m. sind direkt auswählbar. Darüber hinaus gibt es generische Nodes für das Einlesen von Dateien, HTTP-Zugriff auf Internetquellen, Mail-Austausch per IMAP oder SMPT und viele weitere Basisfunktionen.
FileMaker Integration
Auch eine FileMaker Integration für den Zugriff auf einen FileMaker Server per DataAPI ist vorhanden. Sobald die Zugangsdaten hinterlegt sind, lässt sich die gewünschte Datenbank aus einer Dropdown-Liste auswählen und verschiedene Funktionen wie Datensätze suchen, lesen, schreiben, anlegen oder Scripts ausführen konfigurieren.
KI Agenten
Das eigentliche Spannende ist die Möglichkeit, einen “KI Agenten” als vorgefertigten Baustein auszuwählen. Dieser bekommt im einfachsten Fall einen Chat-Trigger für die Eingabe von Text. Dazu wählt man ein beliebiges KI-Modell (LLM) z.B. von OpenAI, Claude, Gemini und kann dann sofort einen Chatbot starten. Damit sich der KI Agent den Gesprächsverlauf merkt, fügt man einen “Memory” Node hinzu, in welchem die Anzahl der zu speichernden Eingaben konfiguriert werden kann. Zusätzlich lässt sich im “Agent” Node ein System-Prompt als Text hinterlegen, der dem Agenten eine Anleitung gibt, wie er sich verhalten soll.
Wirklich zum Agenten wird der Node erst dann, wenn man weitere “Tools” hinzufügt. Das KI Modell versteht anhand der verknüpften Bausteine und deren Titel oder Beschreibung, welche Art von Tools es zur Verfügung hat. Diese werden dann bei Bedarf zur Erzeugung der Antworten automatisch hinzugezogen. Fügt man beispielsweise einen “Kalkulator” Baustein hinzu, der in der Lage ist, einfache Berechnungen auszuführen, so weiß der KI Agent selbstständig, dass er mit Hilfe dieses Tools rechnen kann. Er antwortet entsprechend auf Eingaben im Chat mit dem richtigen Ergebnis, wenn Matheaufgaben eingeben werden.
Demos
Noch spannender wird es, wenn man andere Dienste oder eigene Sub-Workflows als Tool hinterlegt. Marcel zeigte ein Beispiel mit einem Google Kalender Baustein, welcher für den Zugriff auf ein hinterlegtes Konto konfiguriert ist. Per Chat-Eingabe war es nun möglich, eingetragene Termine abzufragen oder auch neue Termine einzutragen oder nachträglich zu verschieben. Das Ganze funktioniert per Anweisungen in Umgangssprache. Man kann dem Workflow zusehen, wie die Eingabe zunächst durch den KI Agenten empfangen und interpretiert wird, dann eine API-Abfrage auf dem Google Konto erfolgt und quasi in Echtzeit die Änderungen in einem zweiten Browser-Fenster mit dem Google-Kalender sichtbar werden.
In der nächsten Demo zeigte Marcel, wie die selben Funktionen per Spracheingabe mit einer Apple-Watch ferngesteuert werden können. Dabei wird die Spracheingabe per “Apple Kurzbefehle” an Siri gesendet und dann per Webhook an den n8n Workflow mit dem KI-Agenten weiter geleitet. Die Antwort aus dem Chat wird per Siri zurück in Sprachausgabe verwandelt und auf der Apple-Watch ausgegeben.
MCP
Abschließend demonstrierte Marcel die Möglichkeiten des “MCP Server” Knotens (Model Context Protocol), mit dessen Hilfe sich eigene Workflows als fernsteuerbare Funktion an andere KI Agenten durchreichen lassen. Im Beispiel wurden mehrere FileMaker Suchabfragen für den Zugriff auf eine Kunden-Tabelle und eine Rechnungs-Tabelle als “Tool” per MCP freigegeben. Per Claude Desktop konnten diese “MCP Tools” nun im Chat mit Anthropic Claude Sonnet 4 – einem starken Reasoning-Modell – genutzt werden. Claude erkennt per MCP eigenständig, welche Tools aus dem n8n Workflow bereit stehen und kann diese intelligent zur Beantwortung von Fragen oder zur Ausführung von Funktionen einsetzen.
Per Chat-Eingabe war es nun möglich, Kundendaten aus der FileMaker-Datenbank abzufragen und festzustellen, ob es passende Rechnungen zu den Kunden gibt. Claude lieferte automatisch passende Schlussfolgerungen zu den Daten, z.B. das es offene Rechnungen zum gesuchten Kunden gibt, inkl. einer Zusammenstellung mit der Summe der fälligen Beträge. Die Aufforderung, eine freundliche Erinnerung an den Kunden zu senden, führt Claude sogleich aus, indem es eine professionelle Antwort inklusive der enthaltenen Rechnungsangaben und Beträge formuliert und diese per Google Mail an die hinterlegte Kunden-Adresse sendet.
In einem anderen Beispiel legte Claude per Text-Aufforderung eine neue Rechnung in FileMaker für einen Kunden an und verwendete dazu die Angaben aus dem vorangegangenen Chat-Verlauf. Abschließend wurde ein neuer Kunde aus der FileMaker-Datenbank gesucht und per Aufforderung an Claude ein Meeting-Termin mit dem Kunden im Google-Kalender eingetragen und automatisch eine Einladung mit einem dazu passenden Text und den Termin-Angaben per eMail an den Kunden geschickt.
Fazit und Ausblick
Diese Art der Highlevel-Kommandos per KI Agent gehen weit über die bislang verfügbaren Möglichkeiten hinaus. Zum einen übernimmt die KI hier Aufgaben auf menschlichem Assistenz-Niveau. Zum anderen ist ein KI Tool wie Claude in der Lage, über eine sehr einfache Schnittstelle mit den bereit gestellten Funktionen aus dem n8n Workflow zu interagieren. Per MCP lassen sich ohne Programmieraufwand, beliebig komplexe Abläufe zusammenbauen, welche die KI dann eigenständig fernsteuern kann. Durch die hohe Flexibilität von n8n und die Vielzahl der verfügbaren Integrationen, sind der Phantasie kaum Grenzen gesetzt. Die Kunst liegt nun allerdings darin, dem KI-Agenten per System-Prompt in Textform vorab die gewünschten Regeln beizubringen, damit das System nicht unerwünschte Dinge tut sondern den vorgesehenen Verwendungszweck möglichst gut abbildet.
Damit das gelingt, ist zunächst experimentelle Kreativität gefragt. Im Gegensatz zum bisherigen “Programmieren” mit festen Befehlen, die einem nachvollziehbaren Ablauf folgen, ist das Orchestrieren von KI-Modellen ein komplett anderes Prinzip, bei dem ziemlich unvorhersehbare Ergebnisse herauskommen können. Die Kunst besteht also darin, den gewünschten Anwendungsfall möglichst komplett und verständlich vorher aufzubereiten, damit der KI Agent sinnvolle Dinge tut. n8n als Workflow-Plattform schafft dazu gute Voraussetzungen, weil die technische Einstiegshürde sehr gering ist, und man sich quasi ohne Umschweife direkt auf das Design der agentischen Workflows konzentrieren kann.
Weitere Infos:
n8n Agents
https://n8n.io/ai/
n8n FileMaker Integration
https://n8n.io/integrations/filemaker/
Anthropic - Introducing the Model Context Protocol
https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
Vortrag: Building AI Agents with n8n and FileMaker
https://blog.marcel-more.de/2025/06/07/building-ai-agents-with-n8n-and-filemaker/