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Nœud MongoDB Chat Memory n8nConfigurer MongoDB Chat Memory dans n8n.

Un agent qui repart de zéro à chaque message ne tient pas une conversation. Le nœud MongoDB Chat Memory n8n est un sous-nœud, un nœud auxiliaire sans entrée principale qui se branche sur le port Memory d'un nœud racine et écrit chaque échange dans une collection MongoDB. Quatre paramètres, version 1.

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Pourquoi automatiser

Que stocke vraiment le nœud MongoDB Chat Memory n8n ?

Il garde l'historique d'une conversation dans une collection MongoDB, pour que le modèle retrouve les tours précédents au message suivant. Côté IA, la mémoire est ce qui permet à un outil de conserver le contexte des messages d'une interaction à l'autre, au lieu de renvoyer toute la discussion dans chaque requête. Le nœud ne tourne jamais tout seul : il attend sur le port Memory d'un nœud racine, et répond quand ce dernier réclame l'historique.

Premier cas, celui qui amène presque tout le monde ici : l'assistant qui répond sur un widget de chat. Le nœud racine gère la question, et Collection Name désigne la collection MongoDB où atterrit chaque paire question / réponse. Inutile de la créer à la main, n8n s'en charge à la première écriture. Branché sur un AI Agent, le nœud fait que la relance garde son sujet.

Deuxième cas, un assistant qui sert plusieurs clients. Une base MongoDB, une collection, et une conversation par compte, séparées par la clé de session. C'est tout l'enjeu de Session ID : deux visiteurs qui partagent la même clé partagent la même discussion, et ça se voit vite. Même logique quand l'agent est exposé comme outil via AI Agent Tool.

Troisième cas, les conversations longues qui coûtent cher. Context Window Length limite le nombre d'interactions passées transmises à chaque appel, pour qu'un fil ouvert depuis le matin ne se rejoue pas entier à chaque message. Le fournisseur du modèle, OpenAI, Google Gemini ou un autre, facture ses propres appels d'API selon ses conditions ; n8n n'ajoute rien par-dessus.

Quand s'en passer ? Quand la conversation n'a pas besoin de survivre à l'exécution. La mémoire est disponible pour les nœuds d'agent IA, pas pour les chaînes IA : une chaîne qui classe un message à la fois n'a rien à gagner ici. Et si l'instance MongoDB en place n'a pas vocation à recevoir des logs de discussion, mieux vaut ne pas l'y forcer.

Deux limites à connaître avant de construire. Si plusieurs nœuds MongoDB Chat Memory cohabitent dans le même workflow, ils accèdent par défaut à la même instance de mémoire : une action destructive sur l'un touche les autres. Des Session ID différents dans chaque nœud, et les instances redeviennent distinctes. Autre limite, cette page décrit la version 1 du nœud, la plus haute du catalogue ; un workflow ancien peut afficher moins d'options. Pour le reste de la plateforme, il y a l'Avis n8n.

Connexion

Qu'est-ce qu'il faut brancher avant que ça tourne ?

  1. 01

    Créer le credential MongoDB

    Direction le menu Credentials de n8n, pour créer un credential MongoDB, c'est-à-dire un jeu d'identifiants enregistré une fois et que n8n réutilise sans te le redemander. La documentation officielle n8n détaille l'authentification de ce nœud. Une fois enregistré, le même credential sert tous les workflows de l'instance, sur n8n Cloud comme en auto-hébergé.

  2. 02

    Le sélectionner sur le nœud

    Pose le nœud sur le canvas et choisis ce credential dans son sélecteur. Pas de menu Authentication à arbitrer ici : le nœud n'accepte qu'un type de credential. Il fait partie du paquet IA livré avec n8n, donc rien à installer au préalable, ni sur n8n Cloud ni sur une instance auto-hébergée.

  3. 03

    Désigner la base et la collection

    Laisse Database Name vide et le nœud utilise la base portée par le credential. Remplis-le seulement si l'historique doit vivre ailleurs. Ensuite Collection Name, et là aucune préparation côté MongoDB : si la collection n'existe pas, le nœud la crée.

Connexions

Où se branche le nœud dans le workflow ?

Les nœuds IA de n8n fonctionnent par paire : un nœud racine reçoit les items du workflow, et des sous-nœuds viennent se raccorder sur ses ports, un type de sous-nœud par port. Celui-ci est un sous-nœud avec une seule sortie, la seule question est donc quel nœud racine il sert.

Sortie (où il se branche)

  • Memoryai_memory
01MemoryLe port Memory est la connexion par laquelle un nœud racine réclame les messages passés avant d'appeler le modèle, puis y écrit le nouvel échange. Ce nœud occupe ce port et aucun autre, puisqu'il n'a pas d'entrée principale.

Le port Memory est la connexion par laquelle un nœud racine réclame les messages passés avant d'appeler le modèle, puis y écrit le nouvel échange. Ce nœud occupe ce port et aucun autre, puisqu'il n'a pas d'entrée principale.

Paramètres clés

  • Optional : un nœud racine tourne sans mémoire, il répond simplement à chaque message comme si c'était le premier.
  • AI Agent : l'hôte habituel, l'agent qui répond et a besoin des tours précédents.
  • AI Agent Tool : même principe quand l'agent est appelé comme outil par un autre.
  • Chat Memory Manager : lit ou réécrit volontairement l'historique stocké.
  • Chat Trigger : le point d'entrée du chat porte le fil dès le premier message.
Cas d'usage
un agent qui répond sur un widget garde le fil d'un message à l'autre, et un Chat Memory Manager posé à côté permet d'inspecter ou de vider ce même historique.
Paramètres

Comment régler les quatre paramètres ?

Le nœud MongoDB Chat Memory compte 4 paramètres. Pour chacun : le nœud tel que tu le configures dans n8n, ce que le paramètre change, et nos notes de terrain.

01

Session ID

sessionIdType

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Ce réglage décide du nom sous lequel le nœud lit et écrit la conversation. Mal choisi, deux utilisateurs se retrouvent dans le même fil.

Paramètres clés

  • Connected Chat Trigger Node (fromInput) : le nœud cherche un champ d'entrée nommé sessionId venant d'un Chat Trigger directement connecté.
  • Define below (customKey) : une expression pour référencer des données des nœuds précédents, ou un texte fixe.
  • Session Key From Previous Node : le champ qui apparaît avec le second choix, souvent {{ $json.sessionId }} ou un identifiant client.
Cas d'usage
un widget de chat public prend la première option et n'y pense plus ; un assistant alimenté par un formulaire ou une fiche CRM prend la seconde et cale le fil sur le contact.
02

Collection Name

collectionName

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Il nomme la collection MongoDB où l'historique est stocké. Si la collection n'existe pas, elle est créée : aucune préparation dans MongoDB avant la première exécution.

Paramètres clés

  • Collection Name : le nom de la collection qui reçoit l'historique de chat, une chaîne comme chat_history, ou une expression quand un seul workflow sert plusieurs produits.
Cas d'usage
séparer les échanges du support et ceux de l'avant-vente dans deux collections transforme un futur nettoyage en une opération simple, au lieu d'une suppression filtrée dans un tas commun.
03

Database Name

databaseName

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Il choisit la base MongoDB qui héberge cette collection. Laissé vide, c'est la base du credential qui est utilisée, ce qui suffit tant qu'un credential correspond à un environnement.

Paramètres clés

  • Database Name : le nom de la base où stocker l'historique de chat, à renseigner uniquement quand l'historique sort de la base par défaut.
Cas d'usage
un workflow de préproduction et sa copie de production partagent un credential et gardent malgré tout des historiques séparés, en nommant la base ici du côté préproduction.
04

Context Window Length

contextWindowLength

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Il fixe le nombre d'interactions passées que le modèle reçoit comme contexte. C'est le curseur entre un assistant qui se souvient de tout le fil et un autre qui ne retient que les derniers tours.

Paramètres clés

  • Context Window Length : un nombre d'interactions précédentes, à monter quand les réponses ont besoin du début de la conversation, à baisser quand chaque appel traîne trop d'historique.
Cas d'usage
un assistant de prise de rendez-vous se contente des derniers tours pour finir une réservation, alors qu'un fil de dépannage technique a besoin de plus de son propre historique pour rester cohérent.
Besoin d'aide

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FAQ

MongoDB Chat Memory et n8n, les questions qui suivent

01Le nœud MongoDB Chat Memory est-il gratuit dans n8n ?
Oui. Il appartient au paquet IA de n8n et arrive avec l'outil : rien à installer, aucun surcoût côté n8n, sur n8n Cloud comme sur une instance auto-hébergée en Community Edition sous licence Sustainable Use. n8n s'auto-héberge avec Docker ou npm, ou s'utilise sur n8n Cloud, l'offre hébergée par n8n, et un workflow se comporte pareil dans les deux cas. Ce qui peut coûter, c'est le fournisseur du modèle branché sur le nœud racine : OpenAI, Anthropic, Google, Mistral et les autres facturent leurs propres appels d'API selon leurs conditions. n8n n'ajoute rien par-dessus.
02Quels credentials faut-il pour ce nœud ?
Un credential MongoDB, créé une fois dans le menu Credentials de n8n et réutilisé dans tous les workflows de l'instance. Le nœud n'a pas de sélecteur Authentication : un seul type de credential, donc rien à arbitrer. La documentation officielle n8n couvre l'authentification de ce nœud. Ce credential porte aussi une base, ce qui compte pour les paramètres : Database Name vide, l'écriture part dans la base du credential ; Database Name rempli, elle part là où tu l'as nommée. Collection Name n'a pas ce repli, en revanche la collection est créée à la première écriture si elle n'existe pas encore.
03Quelles sont les limites du nœud MongoDB Chat Memory n8n ?
Trois, à anticiper. Si plusieurs nœuds MongoDB Chat Memory sont ajoutés au même workflow, ils accèdent tous par défaut à la même instance de mémoire : une action destructive comme l'écrasement de tous les messages depuis un Chat Memory Manager les touche tous. Pour obtenir de vraies instances séparées, il faut des Session ID différents dans chaque nœud de mémoire. Deuxième limite, la mémoire est disponible pour les nœuds d'agent IA, pas pour les chaînes IA : une chaîne ne peut pas utiliser ce nœud. Troisième, les quatre paramètres décrits ici sont ceux de la version 1, la plus haute du catalogue ; un workflow ancien peut en montrer moins.
04Que faut-il brancher au minimum pour que la mémoire serve ?
Un nœud racine, sur son port Memory. Ce nœud est un sous-nœud : pas d'entrée principale, jamais d'exécution isolée. Les nœuds racines qui l'acceptent sont l'AI Agent, l'AI Agent Tool, le Chat Memory Manager et le Chat Trigger. La mémoire y est optionnelle : sans elle, le workflow tourne quand même et répond à chaque message sans rien savoir du précédent. Pour débuter, relie un AI Agent à un point d'entrée de chat, connecte ce nœud sur son port Memory, et prends l'option Connected Chat Trigger Node pour que la clé de session arrive toute seule.
05n8n ou Make pour un chatbot à mémoire persistante ?
Ça dépend surtout d'où les données doivent vivre. Make est une plateforme d'automatisation hébergée, sans option d'auto-hébergement, facturée à l'opération : l'historique de conversation transite donc par une infrastructure que tu ne gères pas. n8n s'auto-héberge avec Docker ou npm, ce qui met le workflow et la connexion MongoDB sur des machines que tu contrôles, ou s'utilise sur n8n Cloud quand ce n'est pas un critère. Le modèle de coût suit la même ligne de partage, à l'opération d'un côté, lié à l'hébergement de l'autre. Sur la logique visuelle, les deux se construisent sur un canvas ; les nœuds IA de n8n ajoutent le modèle nœud racine et sous-nœud, qui fait de la mémoire un bloc branché sur un port plutôt qu'un réglage caché dans un module.
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