今天的目標與挑戰

昨天完成了 n8n 工作流程的 JSON 處理與穩定性完善，今天要先將 AI 生成的會議摘要和任務清單整合到 Notion 資料庫中。

• 建立 GIGI 工作室的 Notion 資料庫結構
• 設定 Notion API 整合與認證配置
• 在 n8n 中新增 Notion 節點
• 建立專案與會議的關聯機制
• 實現摘要與任務自動寫入指定資料庫

Step 1：建立 Notion 資料庫結構

1.1 建立主頁面架構

先在 Notion 中建立主頁面，並設定部門結構

1. 建立主頁面：在 Notion 中新增主頁面，並命名為「GIGI 工作室」
2. 新增部門頁面：在主頁面下建立子頁面
   • 📢 內容創意組
   • 📋 營運支援組
   • 💻 技術開發組

1.2 建立「專案」資料庫

在主頁面中建立整頁資料庫，並且命名為「GIGI 工作室專案庫」

資料庫欄位設定

1.3 建立「會議記錄」資料庫

在子頁面「技術開發組」中建立整頁資料庫，並且命名為「會議記錄」

資料庫欄位設定

1.4 設定資料庫關聯

建立雙向關聯

1. 在「會議記錄」中，新增屬性「關聯關係」
2. 選擇關聯資料庫：「GIGI 工作室專案庫」
3. 設定「123 限制」為「1 個頁面」（一個會議對應一個主要專案）
4. 將雙向關聯設為「開啟」，並將「相關屬性名稱」命名為「會議記錄」

Step 2：設定 Notion API 整合與認證配置

2.1 建立 Notion Integration

1. 前往 Notion Integrations 頁面
2. 點擊「+ 新整合」。
3. 填寫整合資訊
   • 整合名稱：M2A Agent
   • 關聯工作空間：選擇自己的 Notion
   • 類型：內部
4. 點擊「儲存」後，會跳出更詳細的整合頁面
5. 確保「讀取內容」、「更新內容」和「插入內容」已勾選
6. 記下「內部整合密鑰」
   

2.2 授權資料庫

剛建立的 M2A Agent 預設無法存取任何頁面，必須手動授權

1. 分別進入「GIGI 工作室專案庫」和「會議紀錄」這兩個資料庫。
2. 點擊右上角的三個點「...」選單，選擇「連接」。
3. 搜尋並選擇 M2A Agent，點擊「確認」。

剛建立的 Integration 可能不會馬上出現在搜尋列表中，請多嘗試重新整理頁面 (Ctrl+R)

Step 3：在 n8n 中新增 Notion 節點

3.1 建立 Notion 認證

1. 在 n8n 裡點擊左上角的加號「+」，再點擊「Credentials」。

2. 搜尋並選擇「Notion API」。
   

3. 填寫認證資訊：

   • Credential name：M2A Agent Notion Credential
   • Internal Integration Secret：貼上剛才記下的整合密鑰

4. 點擊「Save」儲存，儲存的同時，n8n 也會自動幫你確認連線
   

3.2 設定 Notion 節點

回到 M2A Agent工作流

1. 在「AI 摘要與任務提取」節點後，新增一個「Notion」節點。
2. Action 選擇 Create a database page。
3. 將節點重新命名為「寫入會議紀錄」。
4. Credential to connect with 選擇剛建立的 M2A Agent Notion Credential。
5. Database 選擇「會議紀錄」資料庫。
6. Title 就是會議主題的欄位：AI會議摘要 {{ new Date().toLocaleDateString('zh-TW') }}
7. 在下面的 Properties 區塊 ，點擊「Add Property」，並使用表達式 （Expression） 將「AI 摘要與任務提取」節點的輸出，對應到 Notion 的各個欄位：
   • 會議日期： {{ new Date().toISOString().split('T')[0] }}
   • 行動任務： {{ $('AI 摘要與任務提取').item.json.summary }}
   • 其他欄位依此類推...

3.3 更新回應節點

修改「Respond to Webhook」節點的 JSON 回應

{
  "ai_processing": {
    "status": "success",
    "summary": {{ JSON.stringify($('AI 摘要與任務提取').item.json.summary) }},
    "tasks": {{ JSON.stringify($('AI 摘要與任務提取').item.json.tasks) }}
  },
  "notion_storage": {
    "status": "success",
    "message": "會議記錄已成功寫入 Notion",
    "notion_page_url": {{ JSON.stringify($json.url) }}
  }
}

Step 4：測試與驗證完整流程

4.1 準備測試資料

建立測試檔案 test_notion_integration.py

import os
from src.mcp_agent import MCPAgent

def main():
    audio_file_path = "recording/技術開發組會議錄音檔.mp3"
    webhook_url = "http://localhost:5678/webhook/m2a-test"

    if not os.path.exists(audio_file_path):
        print(f"錯誤：找不到指定的錄音檔案：{audio_file_path}")
        return

    agent = MCPAgent(model_name="medium", webhook_url=webhook_url)

    instruction = "請整理這次會議的重點，並列出所有待辦事項以及負責人與截止日期。"

    print(f"正在處理的檔案：{audio_file_path}")
    print(f"使用的指令：{instruction}")

    # 執行音訊處理
    result = agent.process_audio(audio_file_path, instruction)

    print("最終結果：", result)


if __name__ == "__main__":
    main()

4.2 執行測試

python test_notion_integration.py

4.3 驗證測試結果

成功結果

最終結果： {'ai_processing': {'status': 'success', 'summary': '這次會議主要討論了幾個項目：\n\n1. **使用者認證系統**：需要在週五前完成 JWT 的整合，確保 API 安全。\n2. ** 環境配置**：志明負責將 Flask 應用程式 Dark 化，並準備相應的配置檔案（DarkField 和 DarkCompose.yml），要求在週三前完成。\n3. **錯誤處理機制**：小美需研究並解決上次的 Timeout 問題，特別是 M8n 的錯誤處理機制。\n4. **工作流設計**：小美負責設計 M8n 的工作流，並在週四前完成可運作的 Webflow，進行團隊測試。同時，她還需開始規劃晚上的客製化規則以監環境配置**：志明負責將 Flask 應用程式 Dark 化，並準備相應的配置檔案（DarkField 和 DarkCompose.yml），要求在週三前完成。\n3. **錯誤處理機制**：小美需研究並解決上次的 Timeout 問題，特別是 M8n 的錯誤處理機制。\n4. **工作流設計**：小美負責設計 M8n 的工作流，並在週四前完成可運作的 Webflow，進行團隊測試。同時，她還需開始規劃晚上的客製化規則以監控非預期的 API 呼叫。\n5. **系統壓力測試**：志明和小美需準備並提交後端 API 和 M8n 的壓力測試腳本，並在週五下午三點前推上 GitHub。這樣可以在週末進行完整的整合測試。\n\n會 議結束時，確認沒有其他問題，並強調了各項任務的截止時間及責任分配。', 'tasks': '行動項目與待辦事項：\n\n1. **使用者認證系統**\n   - 在週五前完成 JWT 的整合，確保 API 安全 。\n   \n2. **環境配置**\n   - 志明負責將 Flask 應用程式 Dark 化，並準備相應的配置檔案（DarkField 和 DarkCompose.yml）。\n   - 要求在週三前完成。\n\n3. **錯誤處理機制**\n   - 小美需研究並解決上次的 Timeout 問題，特別是 M8n 的錯誤處理機制。\n\n4. **工作流設計**\n   - 小美負責設計 M8n 的工作流，並在週四前完成可運作的 Webflow，進行團隊測試。\n   - 同時開始規劃晚上的客製化規則以監控非預期的 API 呼叫。\n\n5. **系統壓力測試**\n   - 志明和小美需準備並提交後端 API 和 M8n 的壓力測試腳本，並在週五下午三點前推上 GitHub。\n   - 在週末進行完整的整合測試。'}, 'notion_storage': {'status': 'success', 'message': '會議記錄已成功寫入 Notion', 'notion_page_url': 'https://www.notion.so/'}}

4.4 在 Notion 中確認結果

1. 前往「技術開發組」→「會議記錄」資料庫
2. 確認是否有新建立的會議記錄
3. 檢查每個欄位是否正確填入
   • ✅ 會議主題：AI會議摘要 2025/9/18
   • ✅ 會議日期：2025年09月18日
   • ✅ 摘要狀態：已完成
   • ✅ 會議摘要：包含完整的 AI 摘要內容
   • ✅ 行動任務：包含提取的任務清單
     
     

兩次關鍵失敗

我自己測試的時候，我遇到了兩個關鍵的失敗。

5.1 第一次失敗：Timeout 超時錯誤

• 狀況：「AI 摘要與任務提取」節點報錯 "timeout of 120000ms exceeded"，但是後面的 Notion 節點卻成功的寫入了這個錯誤訊息。
• 問題分析：本地端的 LM Studio 模型處理需要時間，超過了 n8n Code 節點預設的 120 秒等待上限，所以 Code 節點就不等了，直接進入 catch 區塊回傳錯誤，後面的節點也算是成功接收了這個「錯誤的資訊」。
• 解決方案：在「AI 摘要與任務提取」節點裡面的兩個「AI 摘要」與「任務提取」，將 n8n 原生的 this.helpers.httpRequest() 輔助函式裡面的 timeout 參數，將其延長為 5 分鐘也就是300,000 毫秒，給 AI 模型足夠的思考時間。

const response = await this.helpers.httpRequest({
  method: 'POST',
  url: 'http://host.docker.internal:1234/v1/chat/completions',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify(taskPayload),
  timeout: 300000
});

5.2 第二次失敗：Invalid JSON 錯誤

我自己的測試裡，我有加一個「Notion寫入結果驗證」的 Code 節點。

• 狀況：延長 Timeout 後，Notion 成功寫入正確內容，但是最後的「Respond to Webhook」節點卻報 "Invalid JSON in 'Response Body' field" 的錯誤。同時 VS Code 的測試腳本也報 Expecting value: line 1 column 1 (char 0) 的錯誤。
• 問題分析：這是典型的「同步等待」問題。整個流程（包含耗時 4-5 分鐘的 AI 處理）執行時間太長，Python 測試腳本等不及，因此主動斷開了連線。當流程跑到 n8n 的 Respond to Webhook 節點終於要回應時，發現連線已經斷掉了，因此報錯。
• 解決方案：簡化工作流程和「Respond to Webhook」的 JSON 內容。

1. 刪除中間用來驗證的 Notion寫入結果驗證 Code 節點。
2. 將「寫入會議紀錄」節點直接連接到「Respond to Webhook」節點。
3. 修改「Respond to Webhook」的 Response Body，只回傳必要的資訊。

修改後的 Response Body 表達式

{
  "ai_processing": {
    "status": "success",
    "summary": {{ JSON.stringify($('AI 摘要與任務提取').item.json.summary) }},
    "tasks": {{ JSON.stringify($('AI 摘要與任務提取').item.json.tasks) }}
  },
  "notion_storage": {
    "status": "success",
    "message": "會議記錄已成功寫入 Notion",
    "notion_page_url": {{ JSON.stringify($json.url) }}
  }
}

今天的成果總結

✅ 完成項目

• 成功建立 GIGI 工作室的 Notion 資料庫架構
• 設定完整的 Notion API 整合與認證機制
• 在 n8n 工作流中新增 Notion 節點並完成設定
• 實現 AI 摘要與任務的自動化資料庫寫入
• 建立雙向關聯機制，連結專案與會議記錄
• 完成端到端的整合測試與驗證

心得

今天 Notion API 的整合讓我學會了如何處理外部服務的認證與權限管理，還有在面對 Timeout 超時與 Invalid JSON 錯誤時，我意識到區分「客戶端等待超時」和「服務端處理超時」的重要性。

透過調整 HTTP Request 的 timeout 參數和最佳化 Respond to Webhook 的資料來源，我也學會了如何在同步模式下，建構一個能處理長時間任務且穩定的工作流程。

🎯 明天計劃

建立通知系統整合，讓團隊成員在會議摘要完成時能即時收到 LINE 的通知。