Nasz blog

Jak n8n przechowuje poświadczenia i dane wykonań, jak ustawić szyfrowanie i retencję, checklista bezpiecznego wdrożenia oraz zasady przy workflow z AI.

Przegląd narzędzi AI dla programistów (Copilot, Cursor, Claude Code), wskaźniki, którymi mierzy się ich realny wpływ, ryzyka i plan wdrożenia w zespole.

Jak wykorzystać analizę sentymentu AI: źródła opinii, zamiana wyniku w działania (opiekun, raport, recenzje), budowa w n8n i na co uważać.

Co daje open-source AI dla ochrony danych firmy, czego samo nie załatwia (dostęp, logi, prompt injection, licencje), bezpieczna architektura i kiedy wybrać model z API.

MongoDB Atlas jako baza danych i baza wektorowa (Atlas Vector Search) w projektach AI. Podział ról między bazą, aplikacją i modelem, kiedy jedna baza ma sens i przykład z n8n.

Najczęstsze automatyzacje marketingowe w n8n: leady do CRM, lead ads, listy mailingowe, raporty z kampanii i AI. Jak przejść od procesu do kontroli i zadbać o zgody.

Jak zbudować wielojęzycznego bota Telegram w n8n: wykrywanie języka, tłumaczenie przez AI kontra gotowe treści, workflow i kontrola jakości odpowiedzi.

Czym jest MCP dla firmy, dlaczego ma znaczenie, jak zaplanować wdrożenie serwerów MCP, jakie są ryzyka i jak je ograniczyć.

Przegląd platform agentów AI: n8n, Dify, Flowise, Langflow, Copilot Studio, Zapier, Make i frameworki. Jak wybrać platformę i kiedy agent ma sens.

Jak działa MCP w n8n: MCP Server Trigger udostępnia narzędzia n8n agentom AI, a MCP Client Tool łączy agenta z zewnętrznym serwerem. Zasady bezpieczeństwa.