Lexeri Community Node für n8n

Installation der Node

In n8n (empfohlen)

1. Öffnen Sie n8n und navigieren Sie zu Einstellungen → Community Nodes.
2. Klicken Sie auf Installieren.
3. Geben Sie im Feld „npm-Paketname eingeben" folgenden Wert ein:

   @lexeri/n8n-nodes-lexeri

4. Bestätigen Sie die Hinweise und klicken Sie auf Installieren.

Nach der Installation erscheint der Lexeri-Node in Ihrer Node-Bibliothek und ist sofort einsatzbereit.

Für selbst gehostete n8n-Instanzen (Docker)

Wenn Sie n8n in Docker betreiben, können Sie die Node auch über eine Volume-Einbindung bereitstellen:

1. Laden Sie die aktuellste Version des Pakets von npm herunter.
2. Entpacken Sie das Archiv in ein Verzeichnis auf Ihrem Server (z. B. custom-nodes/n8n-nodes-lexeri).
3. Fügen Sie folgende Einträge in Ihre docker-compose.yml ein:

  yaml

   environment:     - N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ENABLED=true     - N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ALLOW_TOOL_USAGE=true     - N8N_CUSTOM_EXTENSIONS=/home/node/.n8n/custom   volumes:     - ./custom-nodes/n8n-nodes-lexeri:/home/node/.n8n/custom/n8n-nodes-lexeri

4. Starten Sie den Container neu: docker compose up -d

Anmeldedaten (Credentials) konfigurieren

Bevor Sie den Node verwenden können, müssen Sie Ihre Lexeri API-Zugangsdaten in n8n hinterlegen:

1. Klicken Sie auf den Lexeri-Node in einem Workflow.
2. Klicken Sie unter Anmeldedaten auf Neu erstellen.
3. Wählen Sie Lexeri API aus.
4. Geben Sie Ihren Bearer Token aus dem vorherigen Schritt ein.
5. Klicken Sie auf Speichern und testen Sie die Verbindung.

Bei erfolgreicher Verbindung erscheint ein grünes Häkchen neben den Anmeldedaten.

Verfügbare Aktionen (Action Node)

Der Action Node gruppiert seine Operationen nach Ressourcen: Wählen Sie im Node zuerst eine Resource (Text, Term, Termbase, Document oder Topic) und anschließend die Operation. Die Überschriften unten zeigen jeweils Ressource und Operation, wie sie in n8n erscheinen.

1. Terminologie prüfen – Text → Check Terminology

Prüft einen Text gegen Ihre Termdatenbank und gibt Empfehlungen bei unerwünschten Termen zurück.

Parameter:

• Text – Der zu prüfende Text (mehrzeilig möglich)
• Locale Code – Sprachcode des Textes (z. B. de, en, fr)
• Suggestion Locale Code (optional) – Sprachcode für Terminologieempfehlungen. Leer lassen für Empfehlungen in der gleichen Sprache; oder abweichenden Code angeben für mehrsprachige Empfehlungen.
• Vereinfachte Ausgabe (Standard: aktiviert) – Liefert ein kompaktes JSON-Format, das sich ideal für IF-Nodes und Workflow-Verzweigungen eignet.

Vereinfachte Ausgabe (Standard):

  json

{  "has_forbidden_terms": true,  "forbidden_count": 1,  "total_matches": 1,  "forbidden_terms": [    {      "found": "Luftdichtheit",      "state": "not_recommended",      "preferred": "Luftdichtigkeit",      "usage": "Use 'Luftdichtigkeit' instead"    }  ],  "text": "Das Passivhaus...",  "locale_code": "de"}

Verwenden Sie die vollständige API-Ausgabe, wenn Sie Zugriff auf alle Detailinformationen (z. B. Schreibfehler, mehrere Treffer) benötigen.

2. Terme suchen – Term → Search

Durchsucht Ihre Termdatenbank nach Begriffen, mit umfangreichen Filtermöglichkeiten.

Wichtige Parameter:

• Suchanfrage – Suchbegriff (leer lassen für alle Terme)
• Locale Code – Sprachfilter (z. B. de, en)
• State – Filter nach Termstatus: preferred, admitted, not_recommended, outdated, not_selected
• Termtyp – fullForm, shortForm oder abbreviation
• Thema – Terme eines bestimmten Themenbereichs
• Missing Translation Locale – Gibt nur Terme zurück, für die in einem bestimmten Sprachcode noch keine Übersetzung vorliegt
• Tag, Initial Character, Term Entry Identifier (optional) – Weitere Filter nach Tag, Anfangsbuchstabe oder einem bestimmten Termeintrag

3. Termdatenbank-Informationen abrufen – Termbase → Get Info

Gibt Metadaten und Statistiken Ihrer Termdatenbank zurück (Name, Anzahl der Terme, verfügbare Sprachen usw.). Keine Eingabeparameter erforderlich.

4. Termdatenbank exportieren – Termbase → Export

Exportiert Ihre gesamte Termdatenbank als TBX-Datei (TermBase eXchange). Die Ausgabe ist binär und kann gespeichert, weitergeleitet oder in andere Systeme importiert werden.

Anwendungsfall: Datensicherung, Weitergabe an Übersetzungstools (z. B. memoQ, SDL Trados), Migration.

5. Terme importieren – Termbase → Import

Importiert Terme aus einer Datei im Format TBX, CSV oder XLSX.

Parameter:

• Eingabe-Binärfeld – Name des binären Properties, das die Importdatei enthält (Standard: data)
• Beschreibung (optional) – Beschreibung des Importvorgangs

6. Terme aus Dokumenten extrahieren – Document → Extract Terms

Startet einen KI-gestützten Termextraktionsjob auf Basis hochgeladener Dokumente.

Parameter:

• Titel – Bezeichnung des Extraktionsjobs
• Beschreibung (optional)
• Locale Code – Sprache des Dokuments
• Eingabe-Binärfeld – Das zu analysierende Dokument

Unterstützte Sprachen: Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Polnisch, Tschechisch, Russisch, Japanisch, Chinesisch (vereinfacht), Koreanisch.

7. Term Request erstellen – Term → Create Request

Legt einen kollaborativen Termvorschlag mit Terminologiekandidaten und optionalen Referenzdokumenten an.

Parameter:

• Titel – Bezeichnung des Requests
• Locale Code – Sprache der vorgeschlagenen Terme
• Termvorschläge – Kommagetrennte Liste (z. B. Nachhaltigkeit, ökologisch, CO2-neutral)
• Termtyp, Wortart, Grammatisches Geschlecht, Numerus (alle optional)
• Verwendungshinweis & Definition (optional)
• Referenzdokument (optional) – Binärfeld mit Begleitdokumenten

8. Themen anzeigen – Topic → List

Gibt alle Themenbereiche Ihrer Termdatenbank zurück. Themen können zur Kategorisierung von Termen verwendet werden.

9. Terme einem Thema zuordnen – Topic → Add Terms to Topic

Ordnet mehrere Termeinträge einem bestimmten Themenbereich zu.

Parameter:

• Thema-Identifier – Die ID des Themenbereichs
• Termeintrag-Identifier – Kommagetrennte Liste der Termeintrags-IDs

Trigger Node

Der Lexeri Trigger Node ermöglicht es, Workflows in Echtzeit auf Ereignisse in Ihrer Termdatenbank zu reagieren. n8n registriert dabei automatisch einen Webhook bei Lexeri, wenn der Workflow aktiviert wird – und entfernt ihn beim Deaktivieren.

Verfügbare Ereignisse

Term Created – Wird ausgelöst, wenn ein neuer Term in der Termdatenbank angelegt wird.

  json

{  "action": "term_created",  "payload": {    "identifier": "term-abc123",    "termbase_identifier": "termbase-456",    "updated_term_entry_identifiers": ["entry-789"]  }}

Term Request Created – Wird ausgelöst, wenn ein neuer Term Request erstellt wird.

  json

{  "action": "term_request_created",  "payload": {    "identifier": "request-abc123",    "termbase_identifier": "termbase-456",    "user_name": "max.mustermann",    "title": "Q2 Marketing-Begriffe",    "description": "Terminologie für den Produktlaunch"  }}

Optional: Filterung nach Resource ID

Beide Trigger unterstützen eine optionale Filterung nach einer konkreten Term- oder Term-Request-ID. Die Filterung erfolgt auf Ebene von n8n (nach dem Empfang des Webhooks).

Webhook-Setup

1. Fügen Sie den Lexeri Trigger Node zu Ihrem Workflow hinzu.
2. Wählen Sie das gewünschte Ereignis.
3. Aktivieren Sie den Workflow – n8n registriert den Webhook automatisch.
4. Beim Deaktivieren wird der Webhook automatisch entfernt.

Beispiel-Workflows

1. Automatische Inhaltsqualitätsprüfung

Prüfen Sie Texte aus externen Systemen (z. B. CMS, Formulare) automatisch auf unerwünschte Terminologie und lösen Sie bei Bedarf eine Benachrichtigung aus.

Aufbau: Webhook-Trigger → Textaufbereitung → Lexeri (Check Terminology) → IF-Node (hat_verbotene_terme?) → Slack-Nachricht / E-Mail

2. Termdatenbank-Synchronisation

Halten Sie Ihre Termdatenbank durch regelmäßige Importe aus einer zentralen Glossar-Datei aktuell.

Aufbau: Zeitplan-Trigger → HTTP-Request (Datei abrufen) → Lexeri (Import Terms) → Slack (Importstatus melden)

3. Automatische Termextraktion aus neuen Dokumenten

Starten Sie nach dem Upload eines Dokuments automatisch eine Termextraktion und erstellen Sie einen Review-Job.

Aufbau: Google Drive / Dropbox Trigger → Lexeri (Extract Terms) → Lexeri (Create Term Request) → E-Mail an Terminologiebeauftragte

4. Echtzeit-Benachrichtigung bei neuen Termen

Informieren Sie Ihr Übersetzungs-Team automatisch, wenn neue Terme zur Termdatenbank hinzugefügt werden.

Aufbau: Lexeri Trigger (Term Created) → Nachrichtenformatierung → Slack / E-Mail → Airtable / Notion (Term protokollieren)

5. API-basierte Termabfrage

Beantworten Sie eingehende Term-Suchanfragen aus externen Systemen automatisiert.

Aufbau: Webhook → Lexeri (Search Terms) → Ergebnis formatieren → Webhook-Antwort

Häufige Fragen

Die Node erscheint nicht in der Bibliothek nach der Installation. Stellen Sie sicher, dass n8n vollständig neu gestartet wurde. Bei Docker-Instanzen ist ein docker compose restart notwendig. Prüfen Sie außerdem, ob die Installation fehlerfrei abgeschlossen wurde (Einstellungen → Community Nodes).

Ich finde eine Operation (z. B. „Search Terms") nicht im Node. Die Operationen sind nach Ressourcen gruppiert. Wählen Sie im Node zuerst die passende Resource (z. B. Term) und anschließend die Operation (z. B. Search).

Der Credential-Test schlägt fehl. Überprüfen Sie, ob der API-Token korrekt kopiert wurde (kein führendes/nachfolgendes Leerzeichen). Prüfen Sie außerdem, ob die Base URL mit Ihrer Lexeri-Instanz übereinstimmt (Produktion oder Sandbox).

Der Import läuft asynchron – wie prüfe ich den Status? Speichern Sie den identifier aus der Import-Antwort und fragen Sie den Status über die Lexeri API oder direkt im Lexeri-Interface ab.

Kann ich mehrere Termdatenbanken mit einer Node-Instanz verwalten? Jeder API-Token ist an eine spezifische Termdatenbank gebunden. Für mehrere Termdatenbanken legen Sie separate Anmeldedaten mit dem jeweiligen Token an.