Create Google Drive Folders by Path（通过路径创建Google Drive文件夹）
该工作流通过用户输入的路径字符串，自动在Google Drive中递归创建多级嵌套文件夹，并返回最后一级文件夹的ID。这一过程简化了手动逐层创建文件夹的繁琐步骤，避免了错误，提高了效率。适用于企业和个人在项目或分类管理中批量创建文件夹，以及在自动化文件归档流程中构建规范的文件夹体系，确保文件管理清晰有序。
Tags
工作流名称
Create Google Drive Folders by Path（通过路径创建Google Drive文件夹）
主要功能和亮点
该工作流能够根据用户输入的路径字符串，自动在Google Drive中递归创建多级嵌套文件夹，并最终返回最后一级文件夹的ID，方便后续文件上传和管理。支持从根目录或指定文件夹开始创建，极大简化了多层文件夹的批量创建流程。
解决的核心问题
手动在Google Drive中逐层创建复杂文件夹结构不仅繁琐且易出错，特别是在需要创建大量嵌套文件夹时效率极低。此工作流实现了路径字符串到文件夹结构的自动化转换，避免重复操作，保证文件夹层级清晰且准确。
应用场景
- 企业或个人需要根据项目、客户、时间等分类标准批量创建文件夹结构。
- 自动化文件归档流程中，预先搭建符合规范的文件夹体系。
- 集成到更大规模的自动化流程中，实现文件夹动态创建与文件上传的无缝衔接。
主要流程步骤
- 触发执行：工作流可被其他工作流调用，也可手动触发测试。
- 输入数据准备：设定起始文件夹ID（如“root”）和目标路径字符串（例如“testXavier/2024/Q4/03 Documenten”）。
- 路径拆分：将路径字符串按“/”分割为多个文件夹名称。
- 逐层检查与创建：
- 检查当前层级的文件夹是否存在。
- 若不存在，则创建该文件夹。
- 将当前层级文件夹ID传递至下一层级，重复以上步骤直至全部路径创建完成。
- 返回结果：输出最后一级文件夹的ID，方便后续调用或文件操作。
涉及的系统或服务
- Google Drive API：用于查询文件夹是否存在及创建新文件夹。
- n8n自动化平台：负责整个工作流的逻辑处理和节点调度。
适用人群或使用价值
- 需要高效管理Google Drive文件夹结构的企业管理员和团队成员。
- 自动化开发者和技术人员，尤其是在构建以文件夹为基础的自动归档或文档管理系统时。
- 希望提升文件夹创建效率、减少重复劳动的用户。
通过该工作流，用户能够轻松实现复杂文件夹结构的自动创建，提升工作效率，确保文件管理结构规范统一。
MCP_SUPABASE_AGENT
该工作流利用Supabase数据库与OpenAI的文本嵌入技术，构建了一个智能代理系统，实现对消息、任务、状态和知识的动态管理。通过语义检索与上下文记忆，系统能够高效处理客户交互，自动更新信息，提升知识管理和任务管理的效率，适用于智能客服、知识库管理等场景，减少人工干预，实现自动化执行。
Save new Files received on Telegram to Google Drive
该工作流能够自动检测并将Telegram聊天中收到的新文件上传至指定的Google Drive文件夹，免去手动下载和上传的繁琐过程。它确保所有重要文件得到及时保存和备份，提升了文件管理的自动化水平，适合需要自动归档和备份Telegram文件的个人用户及企业团队，显著提高工作效率并确保文件安全存储。
智能数据库问答助手
该工作流通过集成AI模型和数据库，实现自然语言的智能问答交互。用户可以轻松发送查询请求，系统将自然语言转换为SQL查询，从数据库中获取准确答案，并支持上下文记忆以增强对话体验。此工具降低了非专业用户的数据访问难度，提高了数据使用效率，适用于企业数据查询、客户支持、教育培训等多种场合，为用户提供便捷的智能数据交互解决方案。
数据库表创建与数据查询自动执行流程
该工作流通过手动触发，自动执行数据库表的创建、数据设置和查询操作，简化了数据库管理过程。用户只需点击“执行”，即可快速完成表结构定义、数据赋值及数据读取，提升了效率并减少人为错误。适用于数据库开发与测试、数据初始化验证等场景，帮助技术团队高效地搭建和查询数据库表，降低操作风险。
FileMaker 数据创建与更新自动化工作流
该工作流实现了FileMaker数据库中数据的自动化创建与更新，用户只需手动触发一次，即可完成记录的增、删、改、查，显著提高了数据库管理的效率。它解决了传统数据管理中手动录入和修改的繁琐问题，适用于需要频繁更新客户或产品信息的企业场景，减少了操作错误和时间消耗，助力企业实现更智能的办公流程。
Upload video to drive via google script
该工作流通过调用 Google Apps Script 接口，自动将指定视频文件上传至 Google Drive，并在上传后统一重命名。它解决了手动上传过程繁琐和命名不一致的问题，提升了效率，适合内容创作者和企业用户，实现了视频文件管理的自动化，减少了重复劳动和人为错误。
Qdrant Vector Database Embedding Pipeline
该工作流实现了对JSON格式文本数据的自动化处理，能够批量下载文件并进行文本切分和语义向量化，最终将生成的向量嵌入存储到Qdrant向量数据库中。通过利用OpenAI的文本嵌入模型，提升了文本语义理解和检索效率，适用于智能问答系统、文档索引和信息推荐等场景，为大规模文本数据的智能分析提供了有效解决方案。