Ditt team uppdaterar en leadprofil på ett ställe och inser sedan att den är inaktuell någon annanstans. Nu jagar du den ”senaste” versionen, fixar dubbletter och undrar vilka anteckningar dina säljare faktiskt använde i sin outreach.
Sales ops känner av det först eftersom de ansvarar för datahygienen. En growth marketer som kör outbound-sekvenser blir bränd av inkonsekvent personalisering. Även grundare som gör hands-on outreach hamnar i samma röra. Den här Humantic Sheets-automationen ger dig en enda källa till sanning och håller Humantic AI-profiler i linje med det som finns i ditt kalkylark.
Nedan ser du hur workflowet fungerar, vad du får ut av det och hur du använder det för att hålla profiler uppdaterade utan att behöva vakta processen.
Så här fungerar automationen
Hela n8n-workflowet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Humantic AI + Google Sheets: uppdaterade profiler
flowchart LR
subgraph sg0["Humantic AI Tool MCP Server Flow"]
direction LR
n0@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Humantic AI Tool MCP Server", pos: "b", h: 48 }
n1@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Create a profile", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Get a profile", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Update a profile", pos: "b", h: 48 }
n2 -.-> n0
n1 -.-> n0
n3 -.-> 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: Humantic-profiler glider ur synk
Profildata förändras hela tiden. En säljare får en ny detalj i ett samtal. Marketing berikar en post. Någon rättar ett stavfel i ett företagsnamn. Sedan sprids det mellan verktyg på det minst eleganta sättet: ett Slack-meddelande här, en ändring i ett kalkylark där, och ett ”jag uppdaterar Humantic senare” som aldrig händer. Små inkonsekvenser känns inte farliga i stunden, men de saboterar i det tysta både personalisering och rapportering. Du börjar göra om uppdateringar, lita på fel fält och slösa tid på att dubbelkolla grundfakta innan du skickar något.
Det bygger snabbt på. Här är var det fallerar i verkligheten.
- En och samma lead kan redigeras på två ställen, vilket skapar motstridiga ”sanningar” och mer städning senare.
- Säljare slutar lita på profilen, så de ignorerar den eller skriver om samma anteckningar från grunden.
- Manuella profiluppdateringar är lätta att glömma, särskilt när du växlar mellan flikar mitt under arbetsdagen.
- När du skalar outbound blir små datafel till dussintals off-brand-meddelanden på en vecka.
Lösningen: synka Humantic AI-profilåtgärder från en enda endpoint
Det här workflowet gör n8n till en enkel ”server” som kan skapa, hämta eller uppdatera Humantic AI-profiler på beställning. I stället för att bygga engångsintegrationer varje gång du vill hålla profiler strukturerade, exponerar du en enda MCP-endpoint (Model Context Protocol) som AI-agenter eller andra automationer kan anropa. När en request kommer in routar workflowet den till rätt Humantic-åtgärd (skapa, hämta eller uppdatera) och returnerar ett strukturerat svar. I praktiken betyder det att din leadlogg i Google Sheets kan driva konsekventa profiluppdateringar, utan att du manuellt kopierar fält till Humantic AI varje gång.
Workflowet startar när en agent (eller ett annat workflow) anropar din MCP-trigger-URL. Därefter väljer det rätt Humantic-åtgärd och kör den med korrekta identifierare och payload. Till sist returnerar n8n Humantic-svaret så att du kan logga vad som hände, bekräfta uppdateringen eller ta en uppföljande åtgärd.
Det här får du: automation vs. resultat
| Vad det här workflowet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att ditt team uppdaterar 30 leads per vecka, och att varje Humantic-profiluppdatering tar kanske 5 minuter när du väl har hittat rätt post, kopierat fälten och dubbelkollat att du inte missat något. Det blir cirka 2–3 timmar repetitivt arbete. Med det här workflowet blir ”uppdateringen” en enda åtgärd som triggas från din Google Sheets-process (eller en AI-agent som läser arket): en snabb request in, en uppdatering ut. Du granskar fortfarande det viktiga, men du slutar kopiera och dubbelkolla om och om igen.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger funkar bra)
- Humantic AI för att skapa och uppdatera profiler.
- Google Sheets för att lagra dina ”källa till sanning”-fält.
- API-åtkomst till Humantic AI (hämta den från din Humantic-dashboard eller admin).
Svårighetsnivå: Mellan. Du kopierar en webhook-URL, kopplar upp credentials och gör enkel fältmappning så att dina kolumner i arket matchar payloaden för profilen.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
En request träffar din MCP-endpoint. Noden MCP Server Trigger fungerar som en ytterdörr och ger dig en enda URL som verktyg och AI-agenter kan anropa när de behöver en Humantic-åtgärd.
Workflowet väljer rätt profilåtgärd. Baserat på requesten routar n8n anropet till en av tre Humantic AI-åtgärder: skapa, hämta eller uppdatera.
Profildata skickas in korrekt formaterad. Parametrarna är designade för att vara AI-vänliga, så att en agent kan tillhandahålla identifierare och payloadfält utan att du hårdkodar allt i förväg.
Du får tillbaka ett strukturerat svar. Workflowet returnerar Humantics eget svar så att du kan logga det i Google Sheets, bekräfta uppdateringen eller trigga uppföljande åtgärder, som att notifiera en säljare.
Du kan enkelt justera fälten i Google Sheets för att matcha ert interna lead-schema efter behov. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementation
Steg 1: Konfigurera MCP-triggern
Sätt upp den inkommande MCP-endpointen som exponerar era Humantic AI-verktyg för inkommande förfrågningar.
- Lägg till och öppna MCP Intake Trigger.
- Ställ in Path till
humantic-ai-tool-mcp. - Verifiera att webhook-URL:en som genereras av n8n matchar MCP-klientkonfigurationen som ni kommer att använda.
Steg 2: Anslut Humantic AI
Alla Humantic AI-verktygsnoder måste autentiseras för att få åtkomst till profilposter.
- Öppna Generate Profile Record och välj Humantic AI-autentiseringsuppgifterna.
- Credential Required: Anslut era humanticAiApi-autentiseringsuppgifter.
- Upprepa val av autentiseringsuppgifter för Retrieve Profile Record och Modify Profile Record.
- Credential Required: Anslut era humanticAiApi-autentiseringsuppgifter på varje verktygsnod.
Steg 3: Sätt upp Generate Profile Record
Konfigurera verktyget som skapar en ny profilpost från MCP-indata.
- Öppna Generate Profile Record.
- Ställ in User ID till
{{ $fromAI('User_Id', ``, 'string') }}. - Ställ in Send Resume till
{{ $fromAI('Send_Resume', ``, 'boolean') }}. - Ställ in Binary Property Name till
{{ $fromAI('Binary_Property_Name', ``, 'string') }}.
Steg 4: Konfigurera Retrieve Profile Record- och Modify Profile Record-verktygen
Dessa verktyg gör det möjligt att hämta och uppdatera befintliga profilposter via MCP-anrop.
- Öppna Retrieve Profile Record och ställ in Operation till
get. - Ställ in User ID till
{{ $fromAI('User_Id', ``, 'string') }}. - Öppna Modify Profile Record och ställ in Operation till
update. - Ställ in Text till
{{ $fromAI('Text', ``, 'string') }}. - Ställ in User ID till
{{ $fromAI('User_Id', ``, 'string') }}, Send Resume till{{ $fromAI('Send_Resume', ``, 'boolean') }}och Binary Property Name till{{ $fromAI('Binary_Property_Name', ``, 'string') }}.
Steg 5: Testa och aktivera ert workflow
Verifiera att MCP-förfrågningar triggar rätt Humantic AI-verktyg och aktivera sedan workflowet för användning i produktion.
- Klicka på Execute Workflow för att börja lyssna på MCP Intake Trigger.
- Skicka en testförfrågan via MCP som anropar Generate Profile Record, Retrieve Profile Record eller Modify Profile Record och verifiera att ett lyckat svar returneras.
- Bekräfta att verktygsutdata innehåller förväntad Humantic AI-profildata eller bekräftelse på uppdatering.
- Växla workflowet till Active för att köra i produktion.
Vanliga fallgropar
- Humantic AI-credentials kan gå ut eller kräva specifika behörigheter. Om något slutar fungera, kontrollera först status för din Humantic API-nyckel i Humantic-dashboarden.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om noder längre fram misslyckas på grund av tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in ert tonalitets- och varumärkesspråk tidigt, annars kommer du redigera output i all evighet.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om din Humantic-åtkomst är klar.
Nej. Du kopplar främst konton och bestämmer vilka fält som ska mappas från Google Sheets till Humantics uppdaterings-payload.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in Humantic AI API-kostnader baserat på din plan.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärt och hanterar n8n bra. Self-hosting ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, men oftast börjar du med en riktning först. Använd samma MCP-endpoint och byt vem som anropar: i stället för ”Sheets styr Humantic” låter du ett Google Sheets-uppdateringssteg lyssna efter ändringar och sedan anropa åtgärden ”Uppdatera en profil”. Vanliga anpassningar är att bara uppdatera vissa fält (som persona-egenskaper), lägga till en kolumn för tidsstämpel ”senast uppdaterad”, eller skicka en Slack-notis när Humantic returnerar ett fel.
Oftast beror det på utgångna eller felaktiga API-credentials. Generera en ny Humantic API-nyckel och uppdatera sedan credential i n8n och kör en enda testrequest igen. Om det fortfarande misslyckas, kontrollera att profilidentifieraren du skickar faktiskt finns, eftersom ”not found”-fel kan se ut som auth-problem vid en snabb blick. Rate limits kan också dyka upp när du batchar för många uppdateringar samtidigt, så sänk takten på anropen eller lägg till enkel retry-hantering.
Väldigt många.
Ofta, ja, om du vill att det här ska vara en pålitlig ”backend” för profilåtgärder i stället för en enkel engångszap. n8n är bättre när du behöver förgrenad logik (skapa vs. uppdatera vs. hämta), konsekvent felhantering och möjligheten att self-hosta så att körvolymen inte blir dyr. Zapier eller Make kan fortfarande fungera bra för ett enkelt flöde som ”när en rad ändras, skicka uppdatering”, särskilt om du aldrig planerar att bygga ut det. Det här workflowet är mer av en grund: det ger dig en endpoint som andra verktyg kan anropa, så att du inte bygger om samma integration på fem olika ställen. Om du är osäker på vilken väg du ska välja, prata med en automationsexpert så kvalitetssäkrar vi din setup.
När du har ett enda, repeterbart sätt att uppdatera Humantic AI-profiler försvinner problemet med ”data drift” i stort sett. Sätt upp det, låt Sheets vara sanningskällan och gå tillbaka till outreach som faktiskt känns personlig.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.