Ressources · Intégration n8n

Nœud Anthropic n8nConfigurer Anthropic dans n8n.

Le nœud Anthropic n8n fait entrer les modèles Claude dans un workflow, comme une étape normale et pas une fenêtre de chat. Il expose 10 opérations sur 5 ressources : message, analyse de document ou d'image, envoi et liste de fichiers, retouche de prompt. Il tourne sur chaque item entrant.

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Pourquoi automatiser

À quoi sert vraiment le nœud Anthropic n8n ?

Ce nœud met l'API d'Anthropic à disposition d'un workflow : une ressource (Text, Document, Image, File ou Prompt), une opération, un modèle indiqué, et la réponse revient en donnée exploitable par le nœud suivant. Aucune notion de conversation ici : les items arrivés sur l'entrée sont traités un par un, chacun donnant son propre résultat en sortie.

Trois usages couvrent l'essentiel de ce qu'on construit avec. Le premier, produire du texte en série. text.message reçoit un message système et un prompt, renvoie une complétion, et l'étape suivante l'écrit quelque part. Un fichier de prospects passe par Google Sheets, chaque ligne récupère son paragraphe, et Gmail l'envoie. Le workflow reste une ligne droite, donc facile à rejouer sur une seule ligne quand le rendu déçoit.

Le deuxième, lire les fichiers que le workflow transporte déjà. Un devis PDF arrive en pièce jointe, la donnée binaire descend la chaîne, et document.analyze répond à une question précise dessus : le montant, la date d'échéance, la clause qui a bougé. image.analyze fait pareil sur des images. Les deux acceptent soit une URL, soit un champ binaire, selon l'endroit où vit le fichier.

Le troisième, le travail sur les prompts eux-mêmes. prompt.generate, prompt.improve et prompt.templatize ne répondent pas à une question : elles fabriquent et nettoient des prompts. Pratique le jour où un prompt marche à moitié et où tu veux une version avec des variables dedans, ou une version réécrite à partir d'un retour formulé noir sur blanc.

Quand préférer autre chose ? Ce nœud s'exécute en action sur chaque item et n'a aucun port de sous-nœud. Impossible, donc, de lui brancher une mémoire ou une boîte à outils. Si le workflow a besoin d'un modèle qui décide lui-même quel outil appeler, c'est le nœud AI Agent qu'il faut, avec un modèle de chat raccordé. Un sous-nœud, c'est un petit nœud qui ne tourne jamais seul : il se branche sur un port d'un nœud racine et n'existe qu'à travers lui. Et pour comparer deux fournisseurs sur le même prompt, le nœud OpenAI a la même forme d'action.

Les limites méritent d'être posées tout de suite. Le nœud couvre documents, fichiers, images, prompts et complétions de texte, et rien d'autre que ces 10 opérations. Les opérations de fichier visent l'API Files d'Anthropic : un fichier envoyé là n'est pas un fichier posé sur ton stockage. Enfin, le fournisseur du modèle facture ses propres appels d'API selon ses conditions, quoi que fasse n8n. Pour juger la plateforme avant de t'engager, l'Avis n8n fait le tour.

Connexion

Qu'est-ce qu'il faut authentifier ?

  1. 01

    Ajouter le credential Anthropic

    Dans le menu Credentials de n8n, un credential Anthropic se crée en quelques clics : c'est un jeu de secrets que n8n conserve à part du workflow, donc la clé ne se retrouve jamais dans un paramètre de nœud qu'un workflow partagé exposerait. Une fois créé, n'importe quel workflow de l'instance peut le sélectionner, ce qui devient vite utile dès que plusieurs automatisations tapent sur le même compte.

  2. 02

    Utiliser sa propre clé ou les Gateway credits

    Le montage habituel repose sur une clé d'API Anthropic personnelle, avec le compte et la facturation qui vont derrière. n8n Cloud propose une variante : en cochant Use Gateway credits dans le champ credential du nœud, l'exécution passe par des Gateway credits et se passe entièrement de compte Anthropic. Cette option n'existe pas sur une instance auto-hébergée, où une clé reste donc indispensable.

  3. 03

    Choisir le credential dans le nœud

    Une fois de retour dans le nœud, le credential créé se sélectionne, puis la ressource et l'opération se règlent. Sur text.message, document.analyze et image.analyze, le champ Model est requis et bloque l'exécution tant qu'il reste vide. Les autres champs restent facultatifs au niveau du schéma, ce qui ne rend pas l'opération utile pour autant sans eux : un message sans contenu de prompt ne mène nulle part.

Actions

Que sait faire le nœud Anthropic , opération par opération ?

Le nœud Anthropic expose 10 opérations sur 5 ressources. Pour chacune : le nœud tel que tu le configures dans n8n, les champs obligatoires, et nos notes de terrain.

Matrice ressources × opérations
RessourceGet File MetadataAnalyze DocumentDelete FileGenerate PromptImprove PromptList FilesMessage a ModelTemplatize PromptUpload File
Document
File
Image
Prompt
Text

Document

1 opération
01

Analyze document

document.analyze

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Confie un ou plusieurs documents à un modèle Claude et récupère une réponse écrite sur leur contenu, sous forme de donnée exploitable par le nœud suivant.

Paramètres clés

  • Model : requis, le modèle qui lit le document ; tant qu'il est vide, rien ne s'exécute.
  • Text Input : la question posée sur le document, du type What's in this document?.
  • Input Type : url pour des Document URL(s), binary pour des Binary File(s) déjà portés par le workflow.
  • URL(s) ou Input Data Field Name(s) : les adresses séparées par des virgules, ou les noms des champs binaires qui contiennent les documents.
Cas d'usage
un PDF fournisseur arrive par mail et le workflow demande le montant et l'échéance avant de les écrire dans un tableur.

File

4 opérations
02

Upload a file

file.upload

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Envoie un fichier unique vers l'API d'Anthropic, pour que les exécutions suivantes pointent dessus au lieu de renvoyer le contenu à chaque fois.

Paramètres clés

  • Input Type : url pour aller chercher le fichier via une File URL, binary pour prendre un Binary File dans l'item courant.
  • URL : l'adresse du fichier à envoyer, quand le type d'entrée est une URL.
  • Input Data Field Name : le nom du champ binaire qui porte le fichier, souvent data après un téléchargement ou une pièce jointe.
  • File Name : dans Options, le nom donné au fichier envoyé, celui que tu reconnaîtras dans une liste.
Cas d'usage
un contrat de référence part une fois, et chaque exécution ultérieure s'y réfère.
03

Get file metadata

file.get

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Relit ce que l'API d'Anthropic sait d'un fichier envoyé, sans toucher à son contenu.

Paramètres clés

  • File ID : l'identifiant du fichier dont on veut les métadonnées, de la forme file_123, le plus souvent repris d'une étape précédente avec {{ $json.id }}. Une expression comme celle-ci lit un champ de l'item courant au moment de l'exécution, au lieu d'une valeur tapée à la main.
Cas d'usage
avant un ménage nocturne, le workflow teste chaque identifiant stocké et envoie ceux qui ne répondent plus vers une alerte Slack.
04

List files

file.list

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Renvoie les fichiers détenus par l'API d'Anthropic, un item par fichier. C'est le point de départ de tout workflow de rangement.

Paramètres clés

  • Return All : coché, n8n pagine jusqu'à sortir la liste entière ; décoché, il s'arrête à Limit. Paginer, c'est demander la liste par tranches et redemander la suivante.
  • Limit : le nombre maximum de fichiers renvoyés quand Return All est décoché, à garder pendant les tests pour que l'exécution reste courte.
Cas d'usage
une exécution hebdomadaire liste tout ce qui a été envoyé et l'écrit dans un tableur que l'équipe relit.
05

Delete a file

file.deleteFile

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Supprime définitivement un fichier de l'API d'Anthropic. Une opération qu'on place derrière un filtre, jamais en tête de workflow.

Paramètres clés

  • File ID : l'identifiant du fichier à supprimer, en général branché depuis une étape de liste avec {{ $json.id }}, pour que la suppression vise précisément ce que le nœud précédent a retenu.
Cas d'usage
après un contrôle de rétention mensuel, les fichiers hors fenêtre sont supprimés un par un, la liste alimentant la boucle.

Image

1 opération
06

Analyze image

image.analyze

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Envoie des images à un modèle Claude avec une question attachée, et récupère la description ou la réponse en texte dans l'item.

Paramètres clés

  • Model : requis, le modèle qui regarde.
  • Text Input : ce que tu veux savoir, du type What's in this image?.
  • URL(s) : les adresses des images, plusieurs autorisées si elles sont séparées par des virgules.
  • Length of Description (Max Tokens) : dans Options, moins de jetons donnent une description plus courte et moins détaillée. Un jeton, c'est l'unité que compte le modèle, à peu près un morceau de mot.
Cas d'usage
des photos produit sorties d'un drive partagé reçoivent chacune leur légende, prête pour une fiche catalogue.

Prompt

3 opérations
07

Generate a prompt

prompt.generate

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Transforme la description courte d'une intention en prompt complet, histoire de ne pas rester devant un champ vide.

Paramètres clés

  • Task : la description du but du prompt, écrite simplement, par exemple A chef for a meal prep planning service.
  • Simplify Output : coché, le nœud renvoie une version simplifiée de la réponse plutôt que la donnée brute, ce qui garde un mapping lisible pour le nœud suivant.
Cas d'usage
une session de construction démarre ici, le prompt produit est collé dans une étape de message, et le reste du workflow se câble autour.
08

Improve a prompt

prompt.improve

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Reprend un prompt existant et en renvoie une version retravaillée, guidée par ce que tu lui reproches.

Paramètres clés

  • Messages : les messages qui composent le prompt à améliorer, ajoutés un par un avec Add Message.
  • Prompt et Role : le contenu de chaque message et qui l'envoie, user pour demander, assistant pour imposer un ton ou une personnalité.
  • System Message : le message système existant à intégrer, s'il y en a un.
  • Feedback : ce qui doit changer, du genre Make it more detailed and include cooking times.
Cas d'usage
un prompt qui renvoie des réponses trop vagues passe par cette étape avec un retour écrit avant de retourner en production.
09

Templatize a prompt

prompt.templatize

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Convertit un prompt figé en modèle à variables, ce qu'on veut avant de faire tourner la même instruction sur des centaines de lignes.

Paramètres clés

  • Messages : les messages qui constituent le prompt à transformer en modèle.
  • Prompt : le contenu du message à envoyer, par exemple Translate hello to German.
  • System Message : le message système existant à transformer en modèle, du type You are a professional English to German translator.
Cas d'usage
une consigne de traduction ponctuelle devient un modèle dont la variable se remplit ligne par ligne, lu ensuite par une expression dans l'étape de message.

Text

1 opération
10

Message a model

text.message

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

L'opération principale : elle crée une complétion avec un modèle Anthropic et rend le texte au workflow.

Paramètres clés

  • Model : requis, le seul champ sur lequel le nœud bloque.
  • Messages, Prompt, Role et System Message : la conversation envoyée, le message système fixant le comportement une bonne fois.
  • Web Search et Web Search Allowed Domains : activer la recherche, puis la restreindre à une liste de domaines séparés par des virgules. En conflit avec Web Search Blocked Domains : il faut choisir un camp.
  • Output Randomness (Temperature) : plus tu la baisses, moins les complétions sont aléatoires ; près de zéro, le modèle devient déterministe et répétitif.
Cas d'usage
chaque ligne d'un fichier de prospects reçoit son accroche avant l'étape d'envoi.
Besoin d'aide

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FAQ

Anthropic et n8n : les questions qui viennent ensuite

01Le nœud Anthropic est-il inclus dans n8n, sur Cloud comme en auto-hébergé ?
Oui, et sans coût supplémentaire côté n8n : le nœud fait partie du paquet IA de n8n, @n8n/n8n-nodes-langchain, fourni d'office, que l'instance tourne sur n8n Cloud ou en auto-hébergé via Docker ou npm, en Community Edition sous licence Sustainable Use. Le comportement du workflow ne change pas d'un cas à l'autre, y compris pour les dix opérations de ce nœud. Ce qui reste payant, c'est le modèle : le fournisseur facture ses propres appels d'API selon ses conditions, n8n ne rajoutant rien par-dessus.
02Quels credentials faut-il pour le nœud Anthropic n8n ?
Un credential Anthropic, à monter une fois dans le menu Credentials pour qu'il devienne sélectionnable depuis n'importe quel workflow de l'instance. Le montage standard passe par une clé d'API Anthropic personnelle ; sur n8n Cloud, cocher Use Gateway credits dans le champ credential permet de s'en passer complètement. Le nœud n'a pas de sélecteur Authentication, donc rien d'autre à choisir en dehors de ce champ. Autant régler le credential avant de toucher au champ Model, requis sur les opérations de message, de document et d'image.
03Quelles sont les limites du nœud Anthropic ?
10 opérations, 5 ressources, rien en dehors de cette liste : voilà pour le périmètre. Sans port de sous-nœud, ce nœud ne peut recevoir ni mémoire ni boîte à outils, contrairement à un nœud IA racine. Ses opérations de fichier visent l'API Files d'Anthropic ; un fichier envoyé là-bas ne se retrouve donc pas dans un stockage à toi. Quelques options portent leurs propres conditions : Code Execution ne marche pas sur tous les modèles, et les deux listes de domaines pour la recherche web s'excluent mutuellement. La version documentée ici est la version 1, un workflow ancien pouvant en afficher moins.
04Que faut-il lui brancher au minimum ?
Moins que la plupart des nœuds IA, et c'est justement ce qui le distingue : il s'exécute en simple nœud d'action sur chaque item entrant, donc aucun modèle de chat à raccorder ni port à remplir. Le credential et un modèle choisi dans le champ Model suffisent. Pour commencer simplement, la ressource Text avec l'opération Message a Model convient bien : la consigne dans System Message, le contenu dans Prompt, et un premier regard sur la sortie avant d'ajouter des options. Un modèle capable de choisir ses propres outils, en revanche, relève du nœud AI Agent.
05n8n ou Make pour appeler des modèles Claude ?
Trois critères tranchent, plus que l'éditeur visuel lui-même. L'hébergement d'abord : n8n tourne sur des serveurs à toi via Docker ou npm, ou sur n8n Cloud, quand Make reste uniquement hébergé. La maîtrise des données en découle : une instance auto-hébergée garde documents et images sur une infrastructure propre, un vrai point dès que les fichiers sont des contrats ou des dossiers clients. Le modèle de coût ensuite : Make facture à l'opération, ce qui change la note dès qu'un workflow boucle sur une longue liste de fichiers. Le test le plus honnête reste de reconstruire un vrai workflow sur chaque plateforme pour voir laquelle se débogue le plus vite.
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