大家好！昨天我們成功利用 Docker 部署了 n8n，為我們的資安通報中心打下了基礎。

在現代的微服務架構中，FastAPI 負責的是「核心邏輯與資料清洗」，而 n8n 負責的是「對外整合與通知分派」。今天，我們要把這兩個系統正式串接起來。具體的流程是：當 FastAPI 解析出確切的 CVE 漏洞情報後，將這筆乾淨的資料打包，再次透過 Webhook 的方式轉發給 n8n。

我們將在 n8n 畫布上建立第一個「觸發節點（Trigger Node）」，體驗視覺化資料流的強大威力！

步驟一：在 n8n 建立 Webhook 接收節點

請打開瀏覽器，進入你的 n8n 介面（http://localhost:5678）：

1. 點擊畫面中央的 "Add first step..."（新增第一個步驟）。
2. 在右側的搜尋框中輸入 Webhook，並點擊加入該節點。
3. 點開這個 Webhook 節點的設定面板，進行以下調整：
   HTTP Method：改為 POST（因為我們的 FastAPI 會把資料 POST 過來）。
   Path：系統會自動生成一串隨機 ID（例如 your-random-uuid），你可以保留預設，也可以自己改成好記的名稱，例如 wazuh-alert。
4. 最關鍵的一步：在面板上方，你會看到一個 URL 連結。請確認切換到 "Test URL"（測試網址），並點擊網址旁邊的複製按鈕。它看起來會像這樣：
   http://localhost:5678/webhook-test/wazuh-alert

( 實務小知識：n8n 分為 Test URL 與 Production URL。開發階段我們都會使用 Test URL，這樣才能在畫面上即時看到進來的測試資料。)

步驟二：為 FastAPI 安裝 requests 套件

接下來，我們要讓 Python 具備「發送 HTTP 請求」的能力。請打開你運行 FastAPI 的 PowerShell 終端機（記得確認有啟動 (venv) 虛擬環境），先按 Ctrl + C 暫停伺服器，然後輸入：

pip install requests

requests 是 Python 裡最經典、最普及的 HTTP 請求套件，我們將用它來把資料往 n8n 送。

步驟三：修改 main.py 實作資料轉發

請打開 main.py，我們要在昨天寫好的 CVE 解析邏輯下方，加入發送給 n8n 的程式碼。
請在檔案最上方加入 import requests，並將路由區塊更新如下：

import requests # 記得在最上方引入

# ... (前面的 Pydantic 模型保持不變) ...

@app.post("/webhook/wazuh")
async def receive_wazuh_alert(payload: WazuhPayload):
    try:
        logger.info(f"[SECURITY_EVENT] Agent: {payload.agent.name} | Rule_Level: {payload.rule.level} | Desc: {payload.rule.description}")
        
        if payload.data and "vulnerability" in payload.data:
            vuln = payload.data["vulnerability"]
            cve_id = vuln.get("cve", "Unknown CVE")
            severity = vuln.get("severity", "Unknown")
            pkg_name = vuln.get("package", {}).get("name", "Unknown Package")
            
            logger.warning(f"[CVE_DETECTION] CVE_ID: {cve_id} | Package: {pkg_name} | Severity: {severity}")

            # ==========================================
            # 新增：將清洗後的乾淨資料，打包並轉發給 n8n
            # ==========================================
            n8n_payload = {
                "agent_name": payload.agent.name,
                "cve_id": cve_id,
                "package": pkg_name,
                "severity": severity,
                "description": payload.rule.description
            }
            
            # 替換成你剛剛在 n8n 複製的 Test URL (注意 port 是 5678)
            n8n_webhook_url = "http://127.0.0.1:5678/webhook-test/你的專屬ID"
            
            # 發送 POST 請求給 n8n，設定 5 秒 timeout 避免卡死
            response = requests.post(n8n_webhook_url, json=n8n_payload, timeout=5)
            
            if response.status_code == 200:
                logger.info("成功將告警轉發至 n8n 工作流")
            else:
                logger.error(f"轉發 n8n 失敗，狀態碼: {response.status_code}")

        return {"status": "success", "message": "Alert processed"}

    except Exception as e:
        logger.error(f"解析或轉發失敗: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal Server Error")

修改完畢後，執行 python main.py 重新啟動伺服器。

步驟四：見證視覺化資料流

現在，請回到瀏覽器的 n8n 畫面，點擊 Webhook 節點面板右下角的 "Listen for Test Event"（監聽測試事件）。這時 n8n 會進入旋轉等待的狀態。

接著，我們只需要稍微等待 Wazuh 在背景掃描時觸發告警（或者如果你很急，也可以用我們第一天提到的 PowerShell Invoke-RestMethod 技巧，自己打一筆假資料給 FastAPI）。

當 FastAPI 終端機印出 成功將告警轉發至 n8n 工作流！ ，切換回 n8n 畫面——
會看到原本在等待的 Webhook 節點瞬間亮起綠燈，右側的面板會完美展開我們在 Python 裡打包好的 JSON 資料（包含 agent_name、cve_id 等）！

看到資料成功出現在 n8n 的畫面上，代表我們的第一段跨服務串接已經完成了。

原本由 Wazuh 產生的資安事件，經過 FastAPI 解析與資料清洗後，現在已經可以順利進入 n8n。換句話說，我們已經成功把「資安資料」送進了接下來的自動化流程。

這次研究我不打算使用 Discord 或 Email，而是選擇 LINE Bot 作為最終的資安通報管道，讓系統在偵測到重要漏洞時，可以直接將整理後的資訊推送到管理人員的手機。

不過在正式讓 n8n 發送訊息之前，我們還需要先建立 LINE Bot、取得 API 所需要的憑證。

因此明天，我們先從 LINE Developers 開始，建立屬於自己的資安告警 LINE Bot。

明天見！