Tutorial: Ein per HTTP abgerufenes PDF schwärzen

Ein vollständiger, lauffähiger n8n-Workflow, der ein PDF per HTTP abruft und ein Gesicht darin mit dem PDF Redaction Node schwärzt.

Dieses Tutorial baut einen vollständigen, lauffähigen n8n-Workflow, der:

Ein echtes PDF per HTTP mit dem HTTP Request-Node abruft.
Die darin enthaltenen Gesichter mit dem PDF Redaction-Node schwärzt.
Die geschwärzte Datei und die Erkennungsergebnisse im Ausgabe-Panel anzeigt.

Es verwendet eine öffentliche Beispieldatei aus dem pdf-redaction-api-Repository — SampleWithFace.pdf —, sodass Sie jeden Schritt ohne eigene Dateien nachvollziehen können.

Für die allgemeine Einrichtung/Konfiguration siehe zuerst Einrichtungs- und Konfigurations-Tutorial. Diese Anleitung setzt voraus, dass der Node bereits installiert ist und Sie bereits über eine PDF Redaction API-Anmeldeinformation verfügen.

1. Trigger + HTTP Request

Beginnen Sie mit einem Manual Trigger, dann fügen Sie einen HTTP Request-Node hinzu mit:

Method: GET
URL: https://raw.githubusercontent.com/StabRise/pdf-redaction-api/main/examples/pdfs/SampleWithFace.pdf
Options → Response → Response Format: File

Führen Sie den Node aus. Die Antwort kommt als Binärdaten im Feld data zurück:

HTTP Request Node-Ausgabe mit den abgerufenen Binärdaten von SampleWithFace.pdf

2. PDF Redaction — Tag "Face" anonymisieren

Fügen Sie nach dem HTTP Request-Node einen PDF Redaction-Node hinzu. Er übernimmt automatisch das Binärfeld data (sowohl Input Binary Field als auch Output Binary Field sind standardmäßig data, passend zu dem, was HTTP Request erzeugt hat).

Stellen Sie ein:

Credential: Ihre PDF Redaction API-Anmeldeinformation
Operation: Anonymisieren
Additional Fields → Tags: Face

PDF Redaction Node konfiguriert mit der Operation Anonymisieren und dem Tag Face, Eingabe aus dem HTTP Request-Node

3. Ausführen und Ausgabe prüfen

Klicken Sie auf Execute step. Der Node ruft die PDF Redaction API auf und liefert zurück:

Ein geschwärztes PDF (redacted.pdf) im Output-Binärfeld, mit geschwärztem Gesicht.
Eine JSON-Payload mit detected_pii (gefundene Entitäten, hier zwei FACE-Einträge mit Bounding Boxes) und einer processing_time-Aufschlüsselung pro Pipeline-Schritt.

JSON-Ausgabe:

Ausgabe-JSON-Panel mit detected_pii FACE-Entitäten inklusive Bounding Boxes und processing_time für den Anonymisieren-Lauf

Binäre Ausgabe:

Ausgabe-Binär-Panel mit der Datei redacted.pdf, 377 kB

Die Originaldatei war 823 kB groß; die geschwärzte Ausgabe ist 377 kB, da die API die verarbeitete(n) Seite(n) zu einem kompakten PDF flacht.

4. Das verarbeitete PDF

Beim Öffnen der heruntergeladenen redacted.pdf bestätigt sich, dass beide Gesichter auf der Seite geschwärzt sind:

Gerenderte Seite des geschwärzten PDFs, beide Gesichter geschwärzt

5. Der vollständige Workflow

Alle drei Nodes miteinander verbunden, jeweils mit erfolgreicher Ausführung (grüne Häkchen):

Vollständiger Workflow: Manual Trigger → HTTP Request → PDF Redaction, alle erfolgreich ausgeführt

Anpassung an eigene Dateien

Ersetzen Sie den HTTP Request-Node durch das, was Ihr PDF als Binärdaten liefert — eine Webhook-Payload, einen Read/Write File from Disk-Node, einen E-Mail-Anhang (über einen E-Mail-Trigger) oder eine Datei aus Cloud-Speicher (S3, Google Drive usw.). Solange der vorgelagerte Node Binärdaten in ein Feld schreibt und das Input Binary Field des PDF Redaction-Nodes mit diesem Feldnamen übereinstimmt, gilt dasselbe Muster.