Ditt team behöver en liten detalj från din Bubble-app, och plötsligt är ni tillbaka i samma gamla röra. Någon öppnar Bubble, letar runt i en databasvy, tar en skärmdump och postar den i Slack. Eller ännu värre: ni väntar på den enda personen som vet var datan finns.
Det här slår hårt mot produktteam och supportansvariga. Drift- och ops-team känner av det också. Med Bubble Slack answers ställer du frågan på vanlig svenska direkt i Slack och får tillbaka live-data från din Bubble-backend, utan rundan “kan någon kolla det här åt mig?”.
Nedan ser du hur arbetsflödet fungerar, vad det ersätter och hur du anpassar det när din Bubble-datamodell ändras.
Så fungerar den här automatiseringen
Hela n8n-workflowet, från trigger till slutligt resultat:
n8n Workflow Template: Bubble + Slack: snabba svar från din appdata
flowchart LR
subgraph sg0["MCP Server Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "MCP Server Trigger", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Get Project details", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Get user info", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Get Plugin details", pos: "b", h: 48 }
n2 -.-> n0
n3 -.-> n0
n1 -.-> n0
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0 trigger
Problemet: Slack-frågor blir skattjakter i Bubble
Slack är där besluten tas, men fakta finns i Bubble. Så varje “Vad är senaste statusen på Projekt X?” eller “Vem äger den här bokningen?” blir en manuell kontroll. Någon måste byta kontext, öppna Bubble, försöka minnas rätt datatyp, filter och fält, och sedan klistra in resultatet tillbaka i en tråd. Det låter litet tills du gör det hela dagen. Den största kostnaden är momentum: samtal stannar upp, följdfrågor staplas och folk börjar gissa eftersom det känns omständligt att få fram det riktiga svaret.
Friktionen byggs på. Här är var det brukar gå snett i riktiga team.
- Varje “snabbkoll” drar en byggare eller admin från mer värdeskapande arbete, och de avbrotten blir snabbt många under en vecka.
- Svar som klistras in manuellt blir snabbt inaktuella, så nästa person gör samma uppslag igen i en ny kanal.
- Åtkomst är ojämn, vilket gör att folk DM:ar samma grindvakt i stället för att använda en gemensam källa till sanning.
- Fel händer när man råkar ta fel post eller missar ett filter, och då baseras beslut på felaktig information.
Lösningen: uppslag i Bubble på naturligt språk direkt i Slack
Det här n8n-workflowet gör om Slack-frågor till live-uppslag mot din Bubble Data API. Det börjar med en MCP-kompatibel webhook-trigger (så att en AI-agent kan anropa den som ett “verktyg”). Agenten läser användarens fråga, avgör vilket Bubble-dataverktyg som ska svara (projekt, användare, bokningar, plugin-detaljer och så vidare) och frågar sedan Bubble via din admin-token och rätt endpoint. Till sist returnerar n8n resultatet via webhook-svaret, som din agent kan posta i Slack som ett strukturerat, lättläst svar. Ingen flik-hoppning, inga skärmdumpar, ingen väntan.
I praktiken startar workflowet när din AI-assistent behöver data den inte har. Den skickar vidare begäran till rätt Bubble-uppslag, hämtar postens detaljer och skickar tillbaka datan direkt så att assistenten kan svara i samma Slack-tråd.
Det du får: automatisering vs. resultat
| Vad det här workflowet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att ditt team ställer cirka 15 Bubble-relaterade frågor per dag i Slack. Manuellt är varje fråga “öppna Bubble, sök, verifiera fält, klistra in tillbaka”, vilket lätt blir runt 10 minuter per fråga, eller ungefär 2,5 timmar per dag. Med det här workflowet frågar du assistenten i Slack, agenten anropar webhooken och Bubble returnerar postens detaljer på cirka en minut. Det är runt 2 timmar tillbaka en vanlig dag, och ni slutar betala “kontextbytes-skatten” som i tysthet dränerar veckan.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Självhostat alternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Bubble för din appdatabas och Data API
- Slack för att ställa frågor där jobbet sker
- Bubble admin-token (hämta den i Bubble under inställningar/API)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar upp autentisering, aktiverar Bubble API-åtkomst och mappar ett par fält så att de matchar dina datatyper.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Ett AI-verktygsanrop triggar workflowet. Din AI-agent (ChatGPT-lik assistent, n8n AI Agent eller en annan MCP-kompatibel agent) anropar MCP-webhooken när den behöver Bubble-data för att kunna svara på en Slack-fråga.
Begäran struktureras och tolkas. n8n sätter de viktiga fälten från inkommande payload så att agenten kan routa frågan rätt och hålla svaren förutsägbara.
Rätt Bubble-dataverktyg körs. Baserat på avsikt frågar workflowet Bubble efter projektinfo, en användarprofil eller plugin-detaljer. Under huven anropas din Bubble Data API med rätt autentisering och filter.
Svaret returneras direkt. n8n svarar på webhooken med objektdetaljerna, och din agent postar en lättläst sammanfattning tillbaka i Slack.
Du kan enkelt ändra vilka Bubble-datatyper som är tillgängliga för agenten och sedan skräddarsy vilka fält som returneras så att de matchar vad teamet faktiskt frågar efter. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: konfigurera MCP-triggern
Konfigurera den inkommande MCP-triggern så att ert arbetsflöde kan ta emot förfrågningar och exponera Bubble-verktygen.
- Lägg till och öppna MCP Intake Trigger.
- Ställ in Path på
db8e6f1e-863d-4889-b56b-f88fad0b24af. - Bekräfta att MCP Intake Trigger är den enda triggernoden i arbetsflödet.
⚠️ Vanlig fallgrop: Att ändra Path kommer att bryta befintliga MCP-klienter som använder den gamla endpointen.
Steg 2: anslut Bubble API-inloggningsuppgifter
Bubble-verktygen kräver åtkomst till Bubble API. Dessa verktyg är kopplade till triggern som AI-verktyg.
- Öppna Fetch Project Info och notera att den är ansluten som ett AI-verktyg till MCP Intake Trigger.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era bubbleApi-inloggningsuppgifter i inställningarna för den överordnade verktygsanslutningen för MCP Intake Trigger.
- Upprepa kontrollen av inloggningsuppgifter för Retrieve User Profile och Collect Plugin Details, som också är AI-verktyg kopplade till MCP Intake Trigger.
⚠️ Vanlig fallgrop: Om Bubble-inloggningsuppgifterna saknas eller har gått ut kommer alla verktygsanrop att misslyckas även om triggern tar emot förfrågningar.
Steg 3: konfigurera AI-verktygsnoder
Konfigurera varje Bubble-verktyg så att MCP-triggern kan anropa det med rätt objekt-ID:n och filter.
- I Fetch Project Info, ställ in Type Name på
projectoch Object ID på={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Object_ID', `Get project details using project unique ID`, 'string') }}. - I Retrieve User Profile, ställ in Type Name på
useroch Object ID på={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Object_ID', `Get user information using user unique id`, 'string') }}. - I Collect Plugin Details, ställ in Operation på
getAlloch Type Name påplugin. - I filtren för Collect Plugin Details, ställ in Key på
={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('filter0_Key', ``, 'string') }}och Value på={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('filter0_Value', ``, 'string') }}med Constraint Typetext contains.
⚠️ Vanlig fallgrop: Fälten $fromAI kräver indata från MCP—saknade ID:n returnerar tom data från Bubble.
Steg 4: bekräfta verktygsexponering mot triggern
Verifiera att MCP-triggern är kopplad till verktygen så att de kan anropas av klienter.
- Säkerställ att MCP Intake Trigger exponerar Fetch Project Info som en AI-verktygsanslutning.
- Säkerställ att MCP Intake Trigger exponerar Retrieve User Profile som en AI-verktygsanslutning.
- Säkerställ att MCP Intake Trigger exponerar Collect Plugin Details som en AI-verktygsanslutning.
Steg 5: testa och aktivera ert arbetsflöde
Validera att MCP-endpointen kan anropa varje Bubble-verktyg och aktivera sedan arbetsflödet för produktion.
- Klicka på Execute Workflow och skicka en testförfrågan via MCP som inkluderar förväntat
Object_IDoch filterfält. - Verifiera att Fetch Project Info, Retrieve User Profile och Collect Plugin Details returnerar Bubble-data utan fel.
- Växla arbetsflödet till Active så att MCP-endpointen är tillgänglig för produktionsanvändning.
Vanliga fallgropar
- Bubble admin-token och API-behörigheter kan vara kinkiga. Om anrop börjar fallera, kontrollera Bubbles API-inställningar och bekräfta att token fortfarande har åtkomst till de datatyper du frågar efter.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar behandlingstiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder fallerar på tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in er tonalitet tidigt, annars kommer du att redigera utdata i all evighet.
Vanliga frågor
Cirka en timme om din Bubble API-åtkomst redan är aktiverad.
Nej. Du kopplar främst autentisering och väljer vilka Bubble-datatyper agenten får fråga mot.
Ja. n8n har ett gratis självhostat alternativ och en gratis testperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in kostnader för OpenAI API (oftast några cent per dag vid låg volym).
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller självhosting på en VPS. För självhosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Självhosting ger dig obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, men gör det med en tydlig plan. Du kan lägga till ett till Bubble-“verktyg” bredvid Fetch Project Info och Retrieve User Profile, peka det mot din bookings-endpoint och bara returnera de fält som teamet bryr sig om. Vanliga anpassningar är att filtrera på status, begränsa resultat till de senaste posterna och byta fältnamn så att Slack-svaret blir lättläst.
Oftast beror det på en ogiltig eller utgången admin-token, eller att Bubble API-åtkomst inte är aktiverad för appen/versionen du frågar mot. Dubbelkolla Bubbles API-inställningar, generera en ny token och uppdatera den i n8n. Om det fungerar ibland men fallerar andra gånger är rate limits eller för breda frågor en vanlig orsak, så snäva in dina filter.
Om du självhostar n8n finns ingen fast gräns för antal körningar (det beror på din server). På n8n Cloud styrs volymen av planens månatliga körningar, och det här workflowet hanterar vanligtvis en Slack-fråga per körning.
Ofta, ja, särskilt om du bygger en riktig assistent. n8n är helt enkelt mer flexibelt för agent-liknande workflows eftersom du kan förgrena, byta verktyg och returnera strukturerade svar utan att betala extra för varje liten logikdel. Zapier eller Make kan fortfarande fungera för väldigt enkla uppslag, men MCP-baserade “tool calls” och rikare routing är enklare att underhålla i n8n. En annan faktor är hosting: självhosting är viktigt om du förväntar dig många interna frågor. Om du vill ha en snabb rekommendation baserat på din setup, prata med en automationsexpert.
När detta är på plats slutar Slack vara en gissningslek. Din Bubble-data dyker upp som svar, precis när teamet behöver dem.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.