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Nœud Xata n8nConfigurer Xata dans n8n.

Un agent qui oublie tout entre deux messages ne sert pas à grand-chose. Le nœud Xata n8n range l'historique des échanges dans une base Xata, et l'agent retrouve le fil à l'exécution suivante. Deux paramètres, un port Memory, un credential par clé d'API. Pour les agents conversationnels qui sortent de la démo.

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À quoi sert le nœud Xata n8n ?

Xata est un sous-nœud, c'est-à-dire un petit nœud qu'on accroche à un nœud plus gros au lieu de le lancer seul. Il se branche sur le port Memory d'un nœud racine comme l'AI Agent et conserve les échanges passés dans une base Xata. Sans lui, chaque message arrive vierge de tout passé : la même question posée deux fois repart de zéro deux fois.

Trois situations où ce nœud change vraiment quelque chose. Un cabinet de conseil qui met un assistant sur son site : le visiteur pose une question de relance trois messages plus tard, et sans l'échange précédent la réponse tombe à côté. Un assistant interne que les équipes rouvrent dans la journée, où la conversation doit survivre à la fermeture de l'onglet. Un montage à plusieurs nœuds où la même conversation passe d'un endroit à l'autre et où la mémoire doit être partagée plutôt que dupliquée.

C'est ce dernier cas qui réserve une surprise. Dès qu'un workflow contient plusieurs nœuds Xata, tous lisent par défaut la même instance de mémoire. Pratique, jusqu'au jour où une action destructive, comme l'opération d'écrasement de tous les messages du nœud Chat Memory Manager, efface une conversation qu'une autre branche utilisait encore. Deux conversations distinctes veulent deux identifiants de session distincts, posés explicitement.

Quand ne pas s'en servir : le port Memory n'existe que sur les nœuds racines qui le proposent, et les chaînes IA de n8n ne savent pas gérer de mémoire. Si le workflow résume ou classe une entrée unique et s'arrête là, il n'y a rien à retenir et rien à brancher. La mémoire appartient aux montages de type agent, ceux qu'on construit avec le nœud AI Agent ou qu'on expose à un autre agent via AI Agent Tool.

Les limites méritent d'être dites franchement. Le nœud stocke et rejoue du contexte de conversation, rien d'autre : pas de recherche dans les données métier, pas de récupération vectorielle, pas d'ingestion de documents. Deux paramètres, aucune opération à choisir : tout le reste se décide sur le nœud racine et sur le modèle de chat qu'on lui raccorde, OpenAI ou Anthropic par exemple. Le fournisseur du modèle facture ses propres appels d'API selon ses conditions, n8n n'ajoute rien.

Dernier point avant de brancher quoi que ce soit : le nœud fait partie du paquet IA livré avec n8n, il est donc déjà là, et le workflow se comporte pareil sur n8n Cloud et sur une instance auto-hébergée. Pour prendre du recul sur la plateforme avant d'y confier un agent en production, l'Avis n8n pose les arbitrages, et la Formation n8n reprend la construction d'un agent pas à pas.

Connexion

Comment brancher Xata sur n8n ?

  1. 01

    Créer la base et générer la clé

    Tout commence côté Xata : il faut une base de données, ou un compte sur une base déjà créée par quelqu'un d'autre. Ensuite, génère la clé que le credential utilisera. Dans l'application Xata, ouvre Account Settings puis choisis + Add a key. Copie la valeur tout de suite et garde-la au chaud : le formulaire du credential est le seul endroit où n8n la demandera. C'est elle qui va dans le champ API Key.

  2. 02

    Composer l'adresse de la base

    Le champ Database Endpoint sert à indiquer à la Workspace API de quelle base on parle. Son format : https://{workspace-display-name}-{workspace-id}.{region}.xata.sh/db/{dbname}. L'identifiant du workspace est unique, 6 caractères alphanumériques. La région est celle qui héberge la base. Le nom d'affichage en tête reste optionnel : l'API l'ignore, mais il aide à s'y retrouver quand plusieurs credentials cohabitent.

  3. 03

    Enregistrer le credential, puis le choisir sur le nœud

    Dans n8n, ouvre le menu Credentials et crée le credential Xata avec les trois valeurs : l'adresse composée juste avant, la Branch, qui est le nom de la branche GitHub de la base, et l'API Key. Un credential est un identifiant enregistré une fois : tous les nœuds Xata de tous les workflows le retrouvent ensuite dans la liste déroulante. Sur le nœud, c'est la seule chose à sélectionner avant les deux paramètres.

Connexions

Où se branche ce nœud ?

Un workflow IA n8n s'articule autour d'un nœud racine qui reçoit les items, et de sous-nœuds accrochés à ses ports, un type de sous-nœud par port. Xata est un sous-nœud : aucune entrée principale, aucune exécution en solo.

Sortie (où il se branche)

  • Memoryai_memory
01MemoryXata répond au port Memory, la prise qu'un nœud racine expose quand il sait porter une conversation d'une exécution à la suivante. Tire le connecteur du port jusqu'au nœud Xata : le nœud racine lit et écrit dès lors son historique dans la base, au lieu de le laisser filer.

Xata répond au port Memory, la prise qu'un nœud racine expose quand il sait porter une conversation d'une exécution à la suivante. Tire le connecteur du port jusqu'au nœud Xata : le nœud racine lit et écrit dès lors son historique dans la base, au lieu de le laisser filer.

Paramètres clés

  • Optional : un nœud racine tourne sans mémoire, il traite simplement chaque message comme le premier.
  • AI Agent : l'hôte habituel, et AI Agent Tool quand cet agent est lui-même appelé par un autre.
  • Chat Trigger : le point d'entrée de la conversation dans le workflow.
  • Chat Memory Manager : pour relire ou écraser les messages stockés soi-même.
Cas d'usage
un agent branché sur un chat de site qui répond juste à une relance, parce que l'échange précédent est resté dans le contexte.
Paramètres

Quels paramètres régler sur le nœud ?

Le nœud Xata compte 2 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 désigne la conversation que le nœud doit ouvrir. Un identifiant de session égale un fil d'historique : sa valeur décide si deux visiteurs partagent une mémoire ou en ont chacun une.

Paramètres clés

  • Connected Chat Trigger Node (fromInput) : le nœud cherche un champ sessionId venant d'un Chat Trigger directement raccordé.
  • Define below (customKey) : une expression, c'est-à-dire une formule qui va chercher une donnée dans les nœuds précédents, ou un texte fixe. Le champ Key qui apparaît stocke l'identifiant de session dans la mémoire, souvent {{ $json.email }}.
Cas d'usage
un espace client où l'adresse du contact sert de clé, pour que chaque client garde son fil.
02

Context Window Length

contextWindowLength

Ce que tu vois dans n8n

Notes & cas d'usage

Stocker un historique et le renvoyer au modèle sont deux choses différentes. Ce nombre fixe combien d'interactions passées le modèle reçoit comme contexte à chaque appel, sur tout ce que la base conserve.

Paramètres clés

  • Context Window Length : un nombre. Plus il monte, plus le modèle voit loin en arrière, utile sur un dépannage qui s'étire. Plus il descend, moins chaque appel transporte de texte, ce qui convient à un assistant court et très sollicité.
Cas d'usage
un assistant de support qui garde sous les yeux les derniers échanges, pour ne pas redemander le numéro de commande donné plus haut.
Besoin d'aide

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FAQ

Xata et n8n, les questions qui reviennent

01Le nœud Xata est-il gratuit dans n8n ?
Oui, côté n8n. Le nœud appartient au paquet IA livré avec n8n : rien à installer, aucun surcoût, que l'on soit sur n8n Cloud ou sur une instance auto-hébergée en Community Edition sous licence Sustainable Use. Le workflow se comporte de la même façon dans les deux cas. Restent deux choses hors de ce périmètre : la base Xata, qui suit les conditions de Xata, et le fournisseur du modèle raccordé au nœud racine. OpenAI, Anthropic, Google ou Mistral facturent leurs appels d'API selon leurs propres conditions, et n8n n'ajoute rien par-dessus.
02Que faut-il pour que le nœud Xata n8n fonctionne ?
Deux choses : un credential, et un nœud racine sur lequel se brancher. Le credential s'authentifie par clé d'API et rassemble trois valeurs. Le Database Endpoint, qui identifie la base auprès de la Workspace API. La Branch, c'est-à-dire le nom de la branche GitHub de la base. Et l'API Key, générée depuis Account Settings dans Xata. En amont, il faut évidemment une base Xata, ou un compte sur une base existante. Côté n8n, le nœud n'a pas d'entrée principale et ne s'exécute jamais seul : il ne sert à rien tant qu'il ne répond pas au port Memory d'un nœud racine.
03Quelles sont les limites de la mémoire Xata ?
Le nœud fait un seul métier : conserver le contexte d'une conversation pour qu'un agent puisse la poursuivre. Aucune opération à choisir, deux paramètres seulement, Session ID et Context Window Length : le reste de l'échange se règle ailleurs. Les chaînes IA de n8n ne savent pas utiliser de mémoire, ce qui exclut d'emblée les workflows construits en chaîne. Un comportement surprend souvent : plusieurs nœuds Xata dans un même workflow partagent par défaut une seule instance de mémoire, donc une action destructive comme l'écrasement de tous les messages via Chat Memory Manager efface un historique dont une autre branche dépend. Des identifiants de session différents les séparent. Cette page décrit la version 2 du nœud.
04Que faut-il brancher au minimum, et par quoi commencer ?
Au minimum un nœud racine et un modèle de chat. La mémoire reste optionnelle : un AI Agent tourne sans elle, il repart juste de zéro à chaque message. L'ordre qui évite les impasses : monter l'agent, raccorder le modèle de chat avec son credential, vérifier qu'il répond, puis seulement accrocher Xata sur le port Memory et observer les relances trouver leur cible. Pour le premier essai, laisse Session ID sur le Chat Trigger raccordé : l'identifiant arrive tout seul, il n'y a rien à écrire. On passe à Define below quand chaque utilisateur réel doit avoir son propre fil.
05n8n ou Make pour une mémoire IA de ce type ?
Quatre critères tranchent, et aucun outil ne les gagne tous. L'hébergement : n8n s'auto-héberge en Docker ou npm, ou s'utilise sur n8n Cloud, là où Make n'existe qu'en hébergé. La maîtrise des données suit, et elle pèse quand l'historique contient des messages de clients. Le modèle de coût : Make facture à l'opération, et un agent conversationnel en génère beaucoup, toutes petites. La logique visuelle : les deux se construisent à la souris, mais le modèle de sous-nœuds décrit ici, des ports et des petits nœuds accrochés à un nœud racine, appartient à n8n. C'est sur ces quatre points que le choix se fait.
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