用n8n做AI工作流驱动网站出海赚美金1:连接Supabase数据库

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用n8n做AI工作流驱动网站出海赚美金1:连接Supabase数据库
4867点击    2025-06-05 12:27

年初的时候我做了一个AI编程工具的导航网站,打算流量上来后就可以接谷歌广告赚美金:


https://www.aicoding.help/cn


设想是根据AI编程开发的流程来推荐每个阶段的效率工具:灵感与想法、原型与设计、编程开发、数据库与存储、部署上线、扩展能力、数据分析、内容管理、协作与运营


用n8n做AI工作流驱动网站出海赚美金1:连接Supabase数据库


目前挂在了vercel上,感兴趣可以去看看,但实际上还有很多问题,待一步一步解决。


具体这个网站是怎么做的,可以参考之前的文章,基于Tap4AI项目:2025穷鬼开发套餐:不花一分钱,部署一个AI导航网站全流程,附tap4ai、aigotools 对比


这个导航网站分成两部分


  • 前端页面的展示,主要痛点就是怎么把网站设计的好看且合理
  • 后端数据的处理,前端页面其实不存数据,每次用户打开网站的时候,都是直接从数据库里读数据的


这样的好处就是维护方便,因为前端页面要改的话是要重新部署上线的,很麻烦。


例如我数据库用的是Supabase,如果哪个内容写错了,我只需要对Supabase里的内容进行修改就行了,有新网站也可以直接在数据库里添加即可。


所以,目前这个网站的工作量在于后端,看着简单其实挺麻烦的,日常运营有以下几个动作:


  1. 提交新的网站
  2. 爬虫,去爬新的网站,截图,AI生成相应的描述
  3. 把描述翻译成多个语言,例如我至少是中英日
  4. 写SEO文章,让谷歌收录


具体可以看这个图:


用n8n做AI工作流驱动网站出海赚美金1:连接Supabase数据库


目前这个后端是真的离谱,有一个单独的Python项目来跑,实在是太重了。


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因为最近都在玩n8n,而且n8n对接的都是海外的服务,很适合出海做后端服务。


我在想是不是可以把这个Python后端转成n8n的工作流呢?


说干就干,一步一步来。


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1、需求拆解


首先,解决第一步:提交新网站的需求。


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在数据库,我有一个submit表,用户提交网站请求后,会插入到这里,包含名称、网址、分类、描述等字段,状态status是0


等爬虫把这网站爬完,处理好数据后,状态会更新为1,证明处理完了。


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目前这一步我是很苦逼的自己写了个python脚本来手动插入数据的。


今天我们就来解决这个问题:通过n8n工作流提交网站到数据库supabase


2、n8n连接Supabase


首要任务就是让n8n连上Supabase


但在此之前,需要先找到两个关键的key:


在Supabase的Project Settings里找到API Keys,下面的service_role secret


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同个目录的General找到Project ID


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接着就可以回到n8,创建一个Supabase的Create a row节点


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老规矩,先新建一个Credential,然后把前面找到的两个信息填入


其中Host,一般就是你的proejct id + supabase.co 后缀,如下图。


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3、用例测试


测试一下,假设我们要提交bolt.new这个全栈AI开发网站


配置对应的信息


  • Name: bolt.new
  • Url: https://bolt.new/
  • Category: 编程开发
  • remark:Bolt is an in-browser AI web development agent for full stack web application development.


只要前面连接成功的话,这里就会自动从supabase中获取表格结构,你只需要去选字段就好了,非常方便


如下图,n8n表示测试成功


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同时,在supabase里也能看到,多了一行。


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4、完成工作流


在正式开发工作流之前,要先想清楚自己想要的产品是什么样子的。


例如当前这个项目,我想要的是:只要给一个网站,AI就能自动判断它是什么,并给出对应的信息,进而插入到Supabase表的位置。


这样拆解下来,就需要做:


  1. AI从用户给的信息中解析出网址
  2. 判断用户有没给更多信息,例如名称、描述、分类
  3. 如果没有,则访问该网址,判断是什么,生成名称、描述、分类
  4. 对结果进行结构化输出
  5. 传入到supabase的submit表


先看效果:


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现在我只给一个魔塔社区的网站https://www.modelscope.cn/


就能看到AI Agent调用了Jina AI的工具去读网址,并且根据要求输出了格式


接下来看每个节点。


1. 新建一个AI Agent节点:


对接上前面的用户对话框里的输入


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参考提示词:


我在给一个AI编程工具导航网站提交新的网站录用,需要你从用户给的信息中提取出以下内容:

```

{

"name":"这个网站工具的名称",

"Url":"这个网站的网址",

"Category":"分类,只能从 灵感与想法、原型与设计、编程开发、数据库与存储、部署上线、扩展能力、数据分析、内容管理、协作与运营 中选择一个",

"remark":"这个网站工具的简单介绍不超过50字"

}

```


更具体的,你需要做:

1. AI从用户给的信息中解析出网址

2. 判断用户有没给更多信息,例如名称、描述、分类

3. 如果没有更多信息,则要调用工具`jina AI reader`访问该网址,根据返回内容判断这网站是什么,生成名称、描述、分类

4. 对结果进行结构化输出


可以看到这个AI Agent还是挺能配置的,这就是n8n的优势,非常自由


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在工具Tool的部分,配置一个Jina AI工具,这是一个能帮助我们读取网址内容的工具


很简单,用谷歌登录一下就有key了


如下图,URL这里可以让大模型自己去判断


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格式化输出这里给个例子就行


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2. 接着就可以连上Supabase节点了,把AI拆解好的内容分到对应位置:


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非常简单!!


不过每次要打开n8n工作流里面去提交就太麻烦了,我们可以用n8n内置的表单功能


3. 新建一个表单


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设置好需要的参数:


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执行的时候,就自动生成好了一个表单网站了


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因为新增了一个表单,传入到AI节点的数据结构不同了,所以我就添加了几个数据处理节点,最终同样也能向数据库提交数据。


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至此,我们就完成了第一阶段的改造,把原先通过Python提交网站的功能,变成了n8n的工作流,并且可以通过表单的形式提交;甚至后面可以改成webhook的监听,或者改造成mcp,更加自由的添加网站。


可玩性非常高!!


接下来会继续更新用n8n驱动网站出海赚美金系列,帮助大家用n8n降低开发和运营成本。


欢迎关注催更。


文章来自于“饼干哥哥AGI”,作者“饼干哥哥”。


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关键词: AI , AI实战分享 , n8n , 人工智能
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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
AI爬虫

【开源免费】ScrapeGraphAI是一个爬虫Python库,它利用大型语言模型和直接图逻辑来增强爬虫能力,让原来复杂繁琐的规则定义被AI取代,让爬虫可以更智能地理解和解析网页内容,减少了对复杂规则的依赖。

项目地址:https://github.com/ScrapeGraphAI/Scrapegraph-ai

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0