N8n Nedir? Nasıl Kullanılır?

n8n, farklı uygulamaları ve servisleri birbirine bağlayarak tekrarlayan işleri otomatikleştirmenizi sağlayan bir iş akışı (workflow) otomasyon aracıdır. Bir form doldurulduğunda Slack’e mesaj atmak, bir e‑postanın ekini Google Drive’a kaydetmek, bir API’den veri çekip tabloya yazmak gibi senaryoları “düğüm” (node) mantığıyla kurarsınız. Kodu tamamen sıfırdan yazmak zorunda kalmadan otomasyon kurarsınız; yine de ihtiyaç olduğunda JavaScript ile veri dönüştürme, koşul ekleme, hata yönetimi gibi işleri esnetebilirsiniz. n8n’i bulutta yönetilen bir servis olarak kullanmak ya da kendi sunucunuza kurup veriyi içeride tutmak mümkündür; bu seçenek, özellikle müşteri verisiyle çalışan ekiplerde güven ve uyumluluk açısından belirleyici olur. İşin güzel tarafı şu: Bir kez doğru kurguladığınız akış, gün içinde 50-200 kez tekrarlanan küçük işleri aradan çıkarır; ekip “kopyala‑yapıştır” yerine asıl işe odaklanır. Otomasyonun gerçek değeri burada çıkar, yoksa sadece “hava olsun” diye kurulan akışlar genelde bir hafta sonra unutulur.

N8n Nedir?

n8n’i en anlaşılır şekilde şöyle konumlandırıyorum: Zapier/Make tarzı otomasyon araçlarının daha esnek, daha teknik ekip dostu bir alternatifi. Arayüzde akışı bir şema gibi kurarsınız; her adım bir node’dur. Bir node bir uygulamaya bağlanabilir (Gmail, Google Sheets, Slack, HubSpot, PostgreSQL), bir node bir mantık çalıştırabilir (IF, Switch), bir node veri dönüştürebilir (Set, Merge), bir node HTTP isteği atabilir (HTTP Request). Bu yapı sayesinde “bir tetikleyici oldu → veri geldi → temizledim → karar verdim → hedef sisteme yazdım → ekibe haber verdim” gibi uçtan uca senaryolar tek akışta toplanır.

n8n’in pratikte öne çıktığı yerler genelde şunlar oluyor:

• API ile konuşmak zorunda olduğunuz entegrasyonlar (standart bağlayıcı yetmediğinde HTTP Request ile ilerlersiniz)
• Veriyi dönüştürme ihtiyacı olan akışlar (örnek: gelen JSON’u tablo formatına çevirmek)
• Loglama ve hata yakalama gerektiren süreçler (örnek: başarısız adımı tekrar dene, bildirim gönder)
• Veriyi içeride tutma gereksinimi olan ekipler (kendi sunucunda çalıştırma senaryosu)

Teknik terimleri sadeleştireyim: “Workflow” sizin otomasyon senaryonuzun tamamı, “node” senaryodaki tek bir adım, “trigger” ise akışı başlatan ilk adım. Trigger olmadan akış çalışmaz; tetikleyici gelince akış zincir gibi devam eder.

Kullanıcı gözüyle n8n’in en büyük farkı, akışı kurduktan sonra “veri akarken” ne olduğunu görebilmeniz. Çoğu ekip otomasyonda şu problemi yaşar: Çalışıyor mu çalışmıyor mu belli değil. n8n’de her node’un çıktısını görüp “burada veri bozulmuş, burada alan adı değişmiş” diye teşhis koymak daha kolaydır. Bu teşhis kabiliyeti, bakım maliyetini ciddi şekilde düşürür.

N8n Nasıl Kullanılır?

n8n kullanımı temel olarak üç parçaya ayrılır: bir akış oluşturma, bir tetikleyiciyle akışı başlatma, adımları birbirine bağlayıp veriyi işleme. İlk gün kurcalayanların takıldığı yer genelde “veri nereden geliyor, nereye gidiyor?” sorusu oluyor. n8n her adımda veriyi JSON olarak taşır; siz de node’lar arasında bu JSON içinden alan seçersiniz. Örneğin bir webhook tetikleyicisinden gelen veride email alanı varsa, bir sonraki adımda bu alanı e‑posta servisine map edersiniz.

Başlangıç için en öğretici senaryo şudur: Webhook ile veri al → veriyi temizle → Slack’e mesaj at. Bu kurgu, tetikleyiciyi, veri dönüştürmeyi ve çıktı üretmeyi tek akışta gösterir.

Kurulum sonrası ilk pratik adımlar:

• n8n arayüzünde yeni bir workflow açın
• İlk node olarak bir trigger seçin (Webhook çok öğreticidir)
• Test verisi gönderin (Webhook URL’sine örnek JSON POST edin)
• Gelen veriyi Set node’u ile düzenleyin (alan isimlerini sadeleştirin)
• Slack node’u ekleyip mesaj içeriğine alanları yerleştirin
• Akışı “Active” yapın, gerçek tetikleyiciyi bekleyin

Bir noktada kimlik bilgileri (credentials) tarafına gireceksiniz. Google Sheets, Gmail gibi servislerde OAuth; bazı servislerde API key kullanılır. Burada en sık yapılan hata “tam yetki” vermek. Güven tarafında daha temiz yaklaşım, sadece ihtiyaç duyulan scope’ları seçmek ve mümkünse ayrı bir servis hesabı ile bağlanmaktır. Müşteri verisiyle çalışıyorsanız bu detaylar şaka değil; yanlış yetki, yanlış erişim demektir.

1. Yeni bir iş akışı oluşturun

n8n panelinde “Workflows” bölümünden yeni bir workflow oluşturduğunuzda karşınıza boş bir canvas çıkar. Burada isimlendirmeyi baştan düzgün yapmak işinizi çok kolaylaştırır. “Test1” gibi isimler bir süre sonra çöplüğe döner. Ben genelde şu formatı kullanıyorum: Kaynak > İşlem > Hedef (örnek: Webhook > Lead Temizleme > Slack). Ekip büyüdüğünde bu isimlendirme, aradığınızı 5 saniyede buldurur.

Canvas’ta boş alana tıklayıp node ekleyebilirsiniz. İlk node’u eklemeden önce akışın amacını tek cümlede yazın: “Form dolunca satış ekibine Slack’ten haber ver.” Bu cümle, hangi node’lara ihtiyacınız olduğunu otomatik çıkarır: tetikleyici (form/webhook), veri düzenleme (Set), mesaj gönderme (Slack).

Workflow oluşturduktan sonra sağ üstteki ayarların içinde zaman zaman şu iki alanı kontrol etmek gerekir: “Active” durumu ve çalışma geçmişi. Akış testte güzel çalışır, aktif etmeyi unutursunuz; gün sonunda “niye mesaj gelmedi” diye bakarsınız. Bu, yeni başlayanların en sık yaşadığı şeylerden biri.

Bu aşamada test mantığını oturtmak iyi olur. n8n’de çoğu node “Execute” ile tek tek çalıştırılabilir; bu size veri akışını adım adım görme imkânı verir. Özellikle JSON alanlarıyla çalışırken bu çok öğreticidir. “Ben email alanını alıyorum sanıyordum ama aslında contact.email içindeymiş” gibi hatalar, node çıktısına bakınca anında görünür.

2. Bir tetikleyici ekleyin.

Tetikleyici node, akışı başlatan kapıdır. n8n’de tetikleyici seçimi senaryoya göre değişir: belirli aralıklarla kontrol (Cron), bir URL’ye istek gelince başlatma (Webhook), bir uygulamada olay olunca başlatma (Gmail Trigger, Slack Trigger vb.). Yeni başlayanlar için Webhook tetikleyicisi genelde en hızlı öğrenme yolu çünkü “ben bir veri göndereyim, n8n yakalasın” mantığı çok net.

Webhook trigger eklediğinizde n8n size bir URL verir. Bu URL’ye POST isteği gönderdiğinizde, gönderdiğiniz JSON n8n akışına ilk veri olarak girer. Örnek bir test verisi şu şekilde olabilir:

{

  “name”: “Ayşe Yılmaz”,

  “email”: “ayse@example.com”,

  “source”: “landing-page”,

  “budget”: 25000

}

Webhook’u test etmek için Postman kullanabilirsiniz; daha pratik bir yol olarak terminalden curl ile de gönderirsiniz. Tetikleyici çalışınca node çıktısında gelen veriyi görürsünüz. Bu aşamada iki kontrol yapın: alan adları doğru mu, veri tipi beklediğiniz gibi mi? budget sayı mı geldi, yoksa “25000” gibi string mi? Bu küçük farklar sonraki node’larda koşul yazarken can yakar.

Tetikleyicinin ardından genelde bir “Set” veya “Code” node’u koyarım. Amaç, gelen veriyi standart hale getirmek. Örneğin bazı formlar phone alanını boş gönderir, bazıları hiç göndermez. Siz hedef sisteme (CRM, Slack mesajı, Sheets) yazarken boş alan yüzünden hata almak istemezsiniz. Set node ile varsayılan değer verebilirsiniz: phone yoksa “-” yaz gibi.

Webhook yerine Cron kullanıyorsanız, tetikleme periyodunu gerçekçi seçmek gerekir. Her 1 dakikada bir çalışan akış, API limitlerini hızla tüketebilir. 5 dakika, 15 dakika, saatlik gibi periyotlar çoğu operasyon için yeterli olur. Burada karar iş ihtiyacına bağlı; “anlık bildirim” gerekiyorsa webhook, “günde bir rapor” gerekiyorsa cron daha mantıklı.

3. Bir Yapay Zeka Aracısı Düğümü Ekleyin

n8n’de “Yapay Zeka Aracısı” düğümü (AI Agent), akışın ortasında bir LLM’i devreye sokup karar verme, metin üretme, sınıflandırma, özet çıkarmadan ziyade (özet istemiyorsanız bunu kullanmayın) daha çok “gelen veriyi anlamlandırma ve aksiyon üretme” işini yaptırmak için kullanılır. Buradaki hedef çoğu zaman şudur: Tek tek kural yazmadan, gelen içeriği okuyup bir çıktı üretmek. Örnek senaryolar çok net:

• İletişim formundan gelen mesajı okuyup “Satış mı, destek mi, spam mi?” diye etiketlemek
• Gelen e-postayı okuyup “öncelik seviyesi” belirlemek (yüksek/orta/düşük)
• Ürün yorumunu analiz edip şikayet konusunu tek bir kategoriye oturtmak (kargo, kalite, iade)
• Müşteri mesajından “şirket adı, telefon, talep türü” gibi alanları çıkarmak

Bu tip işlerde klasik otomasyon node’ları (IF, Switch) ile kural yazabilirsiniz ama 20 farklı varyasyon çıktığında iş çığırından çıkar. Aracı düğüm bunu toparlar; siz de “nasıl düşünmesi gerektiğini” prompt ile tarif edersiniz.

Node eklerken dikkat ettiğim bir nokta var: Aracı düğüme ham veriyi olduğu gibi vermek yerine önce Set/Code ile temizleyip standart hale getiriyorum. Örneğin formdan gelen metnin başında/sonunda boşluklar, alakasız satırlar, otomatik imzalar olabiliyor. Aracı düğüm bunları da “sinyal” zannedip yanlış karar verebiliyor. Temiz veri, daha tutarlı çıktı demek.

Aracı düğümü ekleme aşamasında n8n arayüzünde node arama kısmına “Agent” ya da “AI” yazarak ilgili düğümü bulursunuz. Akış şemasında genelde tetikleyiciden (Webhook/E-mail) sonra, veri hazırlama node’larından (Set, Merge) sonra konumlandırmak mantıklı olur. Çünkü AI, bir şey üretmeden önce düzgün bir girdi görmeli.

Burada maliyet ve hız gerçeğini de bilmek gerekir. Bir LLM çağrısı, basit bir IF koşulundan daha yavaş ve daha maliyetlidir. Bu yüzden “her şeyi AI yapsın” yaklaşımı yerine, AI’yı gerçekten anlamlandırma gereken noktada kullanmak daha sağlıklı. Yoksa akışınız şişer, gecikir, gereksiz token harcar.

4. Düğümü yapılandırın

Aracı düğümün yapılandırması, çıktının kalitesini belirler. Çoğu hata, model seçimi ya da ayar eksikliğinden değil; “ne istediğimizi düzgün söylememekten” çıkar. Yapılandırırken iki şey net olmalı: girdiniz ne, çıktınız ne.

Girdiyi yapılandırmak için aracı düğüme aktaracağınız metni tek bir alanda toplamak işinizi kolaylaştırır. Örneğin webhook’tan gelen JSON şöyle olsun:

• name
• email
• message
• source

Aracı düğüme “message” alanını tek başına göndermek yerine, kısa bir bağlamla birlikte gönderebilirsiniz. Model “kaynak landing page mi, mevcut müşteri mi?” gibi sinyalleri görür. Bu, özellikle sınıflandırmada fark yaratır.

Çıktı tarafında da serbest metin yerine yapılandırılmış çıktı istemek daha güvenli. n8n’de sonraki node’lar genelde JSON ile çalışır. Aracıdan şu tip bir çıktı isterseniz akışı rahat yürütürsünüz:

• category: “sales” | “support” | “spam”
• priority: “high” | “medium” | “low”
• short_reply: kısa yanıt taslağı
• confidence: 0-100 gibi bir skor

Bu sayede sonraki adımda Switch node ile category alanına göre farklı kanallara yönlendirebilirsiniz. Serbest metin çıktıda model bazen “Bu mesaj satış gibi duruyor” diye uzun uzun yazar, siz de bunu parse etmeye uğraşırsınız. Bu uğraş otomasyonun canını sıkar.

Prompt yazarken kullandığım basit yaklaşım: “Rol + görev + çıktı formatı + kısıtlar + örnek.” Örnek vermek, modelin sapmasını azaltır. Mesajlar kısa, net olmalı. “Gereksiz açıklama yazma, sadece JSON döndür” gibi bir kısıt koyduğunuzda, n8n tarafında işlemek kolaylaşır.

Bir ayrıntı: Aracı düğümün çıktısını doğrudan kullanıcıya göndermeyi planlıyorsanız, üslup kontrolünü de prompt’a koyun. “Tek cümle, kibar, teknik jargon yok” gibi. Aksi halde model bazen fazla uzun yazar, Slack mesajı roman olur.

5. Gerekirse kimlik bilgilerini ekleyin.

AI aracı düğümünün çalışması için genelde bir model sağlayıcısına kimlik bilgisi gerekir. n8n bunu “Credentials” üzerinden yönetir. Burada mantık şu: Node’un hangi servisle konuşacağını seçersiniz, sonra o servise ait API anahtarını/OAuth bilgisini tanımlarsınız.

Güven tarafında iş ciddileşir. API anahtarını gelişi güzel paylaşmak yerine şu disiplin iyi olur:

• Her ortam için ayrı anahtar: test ve canlı aynı anahtarı kullanmasın
• Yetki sınırı: mümkünse sadece gerekli erişimler
• Log ve erişim kontrolü: kim ekledi, nerede kullanıldı bilinsin
• Anahtar rotasyonu: 90-180 gün gibi periyotlarda yenileme planı

Kendi sunucunuzda n8n çalıştırıyorsanız, credentials verisinin nasıl saklandığını ve yedekleme düzenini de düşünmek gerekir. Çünkü bir gün sunucu taşındığında “akışlar var ama bağlantılar patladı” gibi bir tablo kimseyi mutlu etmez. Ekipte birden fazla kişi varsa, kimlik bilgilerini tek kişinin bilgisayarında değil, n8n’in merkezi credential yönetiminde tutmak operasyonu toparlar.

Bazı senaryolarda AI node’u sadece model çağırmaz; aynı zamanda araç kullanır, dış API’lere gider, veritabanına bakar. Böyle bir kurgu varsa, sadece LLM anahtarı yetmez; CRM, e-posta servisi, Google Sheets gibi sistemlerin credential’ları da gerekebilir. Bu noktada “hangi veri nereye gidiyor?” sorusunu baştan çizmek gerekir. Müşteri verisi taşıyan akışlarda bu çizgi, hem güven hem uyumluluk tarafında belirleyici olur.

6. Düğümü test edin

Test etmeden “Active” yapmak, otomasyonun en pahalı hatası. AI düğümlerinde bu daha da pahalı çünkü yanlış sınıflandırma sadece bir hata değil, yanlış aksiyon anlamına gelebilir. Testi kontrollü yapmak gerekir: örnek veri seti hazırlayın, farklı senaryoları deneyin, çıktının tutarlılığına bakın.

Ben test için genelde 10-15 örnek mesaj kullanıyorum. İçinde şunlar olur:

• net satış talebi: “fiyat teklifi istiyorum”
• net destek talebi: “panelde giriş yapamıyorum”
• belirsiz mesaj: “bilgi alabilir miyim”
• spam benzeri: link dolu, anlamsız metin
• agresif/duygusal mesaj: üslup sapıyor mu kontrol etmek için

n8n’de node’u çalıştırdığınızda çıkan JSON’u gözle kontrol edin. category alanı hep aynı mı geliyor? confidence hep 100 mü yazıyor? Bu tür durumlar prompt’un fazla yönlendirici veya fazla serbest olduğunu gösterir. Prompt’u küçük dokunuşlarla düzeltmek genelde hızlı sonuç verir.

Test bittiğinde akışı canlıya alırken gözlemlemeyi bırakmayın. İlk gün özellikle log’lara bakmak gerekir. AI düğümü doğru çalışıyor mu, hata oranı nedir, maliyet beklediğiniz gibi mi? Bu metrikler oturunca otomasyon gerçekten “iş”e dönüşür.

7. İstemi değiştirme

n8n’de yapay zeka düğümünden aldığınız sonuçlar “eh işte” seviyesindeyse, çoğu zaman sorun modelde değil istemde (prompt) olur. İstem, aracı düğümün nasıl düşüneceğini belirleyen talimattır. Bir iş akışında aynı veriyle farklı çıktılar alıyorsanız, isteminiz ya fazla serbesttir ya da çıktı formatını yeterince kısıtlamamıştır. Burada hedef, modeli “yaratıcı” olmaya değil “tutarlı” olmaya zorlamak.

İstem değiştirirken ilk yaptığım şey çıktıyı sabitlemek. Örneğin sınıflandırma yapıyorsanız seçenek kümesini daraltın ve yazım biçimini kilitleyin. category alanı sadece sales, support, spam olsun. Büyük harf, Türkçe karakter, açıklama cümlesi eklemesin. Bu kuralı isteme açıkça yazmadığınızda model bazen “Satış” diye Türkçe döner, bazen “Sales Inquiry” diye İngilizce döner. Sonraki node’lar bunları aynı şey sanmaz; akışınız yanlış yere gider.

İstem değiştirmenin en güvenli yolu, küçük adımlarla ilerlemek. Bir anda komple prompt’u değiştirince hangi satırın fark yarattığını göremezsiniz. Akışınızın log’larına bakıp şu soruyu sorun: model nerede sapıyor?

• Yanlış kategori mi seçiyor?
• Doğru seçiyor ama çıktıyı farklı formatta mı yazıyor?
• Mesajın içindeki gürültü (imza, footer, link) yüzünden mi kayıyor?
• Belirsiz mesajlarda gereksiz iddialı mı davranıyor?

Belirsiz mesajlar için “emin değilsen unknown döndür” gibi bir seçenek eklemek çoğu ekibin hayatını kolaylaştırır. Çünkü AI, boşluk bırakmayı sevmez; bir şey uydurmayı tercih edebilir. Siz isteme “kanıt yoksa tahmin etme” yazmazsanız, model bazen güvenle yanlış karar verir.

8. Kalıcılık ekleme

Kalıcılık (persistence) dediğimiz şey, akışın çalıştığı bilgiyi “uçup gitmeyecek” şekilde saklamak. Bu bazen çok basit bir gereksinim olur: Aynı kullanıcı aynı gün içinde 3 kez form doldurmuş mu? Bu soruyu cevaplamak için akışın geçmişi hatırlaması gerekir. Sadece o anki webhook verisiyle ilerlerseniz, tekrarları yakalayamazsınız.

n8n’de kalıcılığı birkaç farklı şekilde kurabilirsiniz; seçiminiz veri hassasiyetine ve ölçeğe bağlı olur:

• Veritabanı: PostgreSQL/MySQL gibi bir DB’ye yazmak (en sağlam yöntem)
• Google Sheets / Airtable gibi tablolar: küçük ölçekli ekipler için hızlı çözüm
• Dosya veya basit key-value: küçük ve kontrollü kullanımda iş görebilir
• n8n’in kendi çalışma geçmişi: izlemek için faydalı ama iş mantığınızı sadece buna bağlamak riskli olabilir

Örnek senaryo üzerinden anlatayım: Webhook’tan gelen email ile bir “lead” kaydı oluşturuyorsunuz. Önce veritabanında bu e‑posta var mı diye bakarsınız. Varsa yeni kayıt açmak yerine mevcut kaydı güncellersiniz, Slack’te “tekrar başvuru” gibi bir etiketle bildirirsiniz. Yoksa yeni kayıt açarsınız. Bu, satış ekibinin zamanını doğrudan kurtarır. Aynı kişiye üç kez geri dönmek yerine, tek kayıtta tüm geçmişi görür.

9. İş akışını kaydetme

n8n’de akışı kaydetmek basit görünür ama ekip içinde düzen kurmazsanız kısa sürede karışır. Akışın adı, node adları, açıklamalar, versiyon mantığı… Bunlar oturunca bakım kolaylaşır.

Akışı kaydetmeden önce şu kontrolleri yapmayı alışkanlık haline getirebilirsiniz:

• Node isimleri anlamlı mı? “HTTP Request 1” yerine “CRM Lead Oluştur” gibi
• Credential’lar doğru mu? Test ortamı anahtarıyla canlı akışı açmak ciddi sorun çıkarır
• Varsayılan değerler var mı? Boş gelen alanlar akışı kırmasın
• Hata durumunda bildirim var mı? Akış patlayınca kim görecek?

Akış kaydedildiğinde işi bitmiş saymayın. n8n’de gerçek değer, akışın canlıda stabil çalışmasıdır. İlk birkaç gün çalışma geçmişini izleyip beklenmeyen durumları yakalamak gerekir. Özellikle AI düğümü kullanıyorsanız, çıktı formatı kayıyor mu, beklenmeyen kategori üretiyor mu, bunları görün.

Ekip çalışıyorsanız, küçük bir standart çok işe yarar: Akışın en başına “Amaç” açıklaması, en sona “Çıktı” açıklaması yazın. Akışı 3 ay sonra açtığınızda “biz bunu niye kurmuştuk?” sorusu gelmez.

n8n’nin Fiyatı Ne Kadar?

n8n’in fiyatı kullanım modeline göre değişir: kendi sunucunuza kurup çalıştırırsanız lisans maliyeti yerine altyapı maliyeti ödersiniz; yönetilen (cloud) kullanımda ise abonelik mantığı devreye girer. Burada fiyat konuşurken net olmak lazım: toplam maliyet sadece “abonelik” değildir; işlem hacmi, çalışma sıklığı, ekip sayısı, hata maliyeti de işin içine girer.

Kendi sunucunuzda çalıştırma senaryosunda maliyet genelde üç kalemden oluşur:

• Sunucu (CPU/RAM) ve disk
• Yedekleme ve izleme
• Bakım (güncelleme, güvenlik, erişim yönetimi)

Örneğin küçük bir otomasyon yükünde (günde 500–2.000 tetik) 2 vCPU + 4 GB RAM bir sunucu çoğu zaman yeterli olur. Trafik artınca kuyruklar ve eşzamanlı çalışma ihtiyacı yükselir, kaynak da büyür. AI düğümleri kullanıyorsanız, n8n maliyetinden bağımsız olarak model sağlayıcısının token maliyeti de çıkar; bu kalemi baştan hesaplamak gerekir.

Cloud tarafta ise abonelik seçeneğiyle başlarsınız, kullanım arttıkça plan yükseltirsiniz. Fiyatlar ve plan detayları zaman içinde değişebildiği için burada “şu kadar” diye sabit rakam yazmak yerine, karar verirken şu sorularla ilerlemek daha doğru:

• Ayda kaç workflow çalışacak?
• Dakikada kaç tetik bekleniyor?
• Kaç ekip üyesi akışlara erişecek?
• Veriyi dışarı çıkarmak istemiyor musunuz?
• SLA ve bakım yükünü ekip mi taşıyacak?

Bu soruların cevabı, “biz cloud mu seçelim self-host mu?” kararını netleştirir. Self-host çoğu zaman veri kontrolü sağlar; cloud ise hız ve operasyon rahatlığı sağlar.

H2 Bonus: n8n Chat: n8n Chat

n8n Chat, Chrome eklentisi olarak geçen ve n8n kullanımını sohbet arayüzü üzerinden kolaylaştırmayı hedefleyen bir araç. Eklenti tipinde çözümler genelde iki işe yarar: hızlı deneme ve akış taslağı çıkarma. Özellikle “şu entegrasyonu kuracağım ama node’ları nereden başlayarak dizmeliyim?” gibi durumlarda zaman kazandırabilir.

Bunu kullanırken iki noktayı gözden kaçırmamak gerekir. İlki veri güvenliği: tarayıcı eklentileri çoğu zaman sayfa içeriğine erişim ister. İş akışlarınız müşteri verisi içeriyorsa, eklentinin hangi izinleri istediğini ve veriyi nereye gönderdiğini kontrol etmek mantıklıdır. İkincisi beklenti yönetimi: eklenti sizi hızlandırabilir ama akışın doğru çalışması yine sizin kurgunuza bağlıdır. Node’lar arası veri yapısını, kimlik bilgilerini, hata yönetimini siz kurarsınız.

Eklentiyi bir “yardımcı” gibi düşünmek daha gerçekçi olur: fikir verir, hızlandırır, bazı adımları kolaylaştırır. Son kontrol ve canlıya alma kısmında iş yine akış tasarımına ve test disiplinine kalır.

N8n Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

N8n Ne İşe Yarar?

n8n, farklı uygulamalar arasında veri taşıyan, kural çalıştıran ve tekrar eden işleri otomatikleştiren bir iş akışı aracıdır. Pratikte “bir şey oldu → şu veriyi al → dönüştür → şuraya yaz → haber ver” mantığıyla çalışır. En çok zaman kazandırdığı yerler, insanın her gün aynı adımları tekrar ettiği işlerdir.

Örneklerle daha net:

• Web sitenizdeki form doldurulunca, bilgileri alıp CRM’e (HubSpot/Pipedrive vb.) lead olarak kaydetmek, ardından Slack’te satış kanalına otomatik mesaj göndermek
• Gmail’e gelen belirli bir konu başlıklı e-postanın ekini alıp Google Drive’a klasörleyerek yüklemek, sonra ilgili kişiye “dosya alındı” e-postası yollamak
• Bir e-ticaret sisteminden sipariş verisi çekip Google Sheets’e satır eklemek, stok azaldığında Telegram/Slack üzerinden uyarı vermek
• HTTP API’lerden veri çekip temizlemek; alanları birleştirmek, tarih formatını çevirmek, para birimini dönüştürmek gibi işlemler yapmak
• Yapay zeka düğümüyle gelen metni sınıflandırmak (satış/destek/spam), ardından doğru ekibe yönlendirmek

n8n’in olayı sadece “bağlantı kurmak” değil; araya mantık koyabilmeniz. IF/Switch ile koşul çalıştırabilir, “Set” node ile alanları düzenleyebilir, “Merge” ile iki kaynaktan gelen veriyi birleştirebilirsiniz. Otomasyonun sağlam olması için hata yakalama ve bildirim kısmını da eklemek gerekir; akış patladığında kimsenin haberi yoksa, işin bir kısmı sessizce aksar. Bu yüzden n8n’i kurarken “çalışınca güzel” değil, “bozulunca haber veren” sistem gibi düşünmek daha güvenli.

N8n Ücretsiz Mi?

n8n’i kendi altyapınızda çalıştırdığınızda yazılımı kullanma tarafı ücretsiz bir başlangıç sunar; maliyet daha çok sunucu, bakım ve operasyon tarafında çıkar. Sunucuyu nerede çalıştırdığınız (VPS, cloud), akışların yoğunluğu (günde kaç tetik), log/izleme ve yedekleme düzeni toplam maliyeti belirler. Küçük bir ekipte düşük hacimli otomasyonlarda maliyet düşük olur, trafik ve eşzamanlı çalışma arttıkça altyapı ihtiyacı büyür.

Yönetilen (cloud) kullanımda ise abonelik mantığı devreye girer. Planlar zamanla değişebildiği için sabit bir rakam söylemek yerine karar kriteriyle ilerlemek daha doğru: kaç workflow çalışacak, kaç kişi erişecek, veriyi dışarı çıkarma hassasiyeti var mı, bakım yükünü ekip mi taşıyacak? “Ücretsiz mi?” sorusunun gerçek cevabı da burada yatıyor: yazılımı kendi kurduğunuzda lisans ödemezsiniz, ama altyapıyı ve bakımı üstlenirsiniz.

Yapay zeka tarafını kullanacaksanız, ayrı bir maliyet daha oluşur: model sağlayıcısının token/istek ücreti. Bu ücret, n8n’in kendi kurulumundan bağımsızdır. Akış dakikada 50 tetik alıyorsa ve her tetikte model çağrısı yapıyorsanız, ay sonunda en büyük kalem bu olabilir. Bu yüzden “ücretsiz kurdum, bitti” hissi oluşmasın; kullanım şekli maliyeti belirler.

N8n Açık Kaynak Mı?

Evet, n8n açık kaynak dünyasıyla güçlü bağı olan bir araç olarak bilinir ve bu yaklaşım, özellikle teknik ekipler için güven vericidir. Açık kaynak olması şu avantajları getirir: kendi sunucunuza kurup çalıştırabilme, ihtiyaç olduğunda özelleştirebilme, topluluk tarafından geliştirilen node’lardan faydalanabilme. Bu esneklik, “kapalı kutu bir otomasyon servisine bağımlı kalmak istemiyoruz” diyen ekipler için ciddi rahatlık sağlar.

Açık kaynak tarafında gözden kaçan bir gerçek var: açık kaynak olması, kurumsal süreçleri otomatikleştirirken güvenlik ve erişim yönetimini sizin adınıza çözmez. Kimlik bilgileri nasıl saklanıyor, kim hangi akışa erişiyor, log’lar nerede tutuluyor, yedek nasıl alınıyor gibi konular sizin sorumluluğunuzda olur. Yani açık kaynak, özgürlük sağlar; disiplin olmazsa dağınıklık getirir. Ekip içinde standart koymak bu yüzden kritik.

N8n Ne Zaman Çıktı?

n8n’in ilk ortaya çıkışı 2019 yılına dayanır; o dönemden itibaren ürün hızla gelişip çok sayıda entegrasyon ve kullanım senaryosuna doğru büyüdü. “Ne zaman çıktı?” sorusu genelde şu yüzden soruluyor: araç olgun mu, uzun vadede devam eder mi? Burada tarih tek başına yeterli ölçü değil; ama 2019’dan bu yana aktif gelişim gösteren bir otomasyon aracı olduğunu bilmek, karar aşamasında çoğu ekip için rahatlatıcı oluyor.

Bu tür bir kararı verirken ben şu pratik kontrolü öneriyorum: sizin kullandığınız temel servisler için (örnek: Google Sheets, Slack, HubSpot, PostgreSQL, webhook) node’lar stabil mi, ihtiyaç duyduğunuz API çağrılarını HTTP Request ile rahatça yapabiliyor musunuz, hata yönetimi kurgunuz var mı? Araç “kaç yaşında” olursa olsun, sizin senaryonuzda stabil çalışması asıl kriter.