- Einleitung
- Erste Schritte
- Erstellen mit Maestro BPMN
- Grundlegendes zur BPMN-Modellierung von Maestro
- Öffnen der Modellierungsarbeitsfläche
- Modellierung Ihres Prozesses
- Ausrichten und Verbinden von BPMN-Elementen
- Patterns library
- Autopilot for Maestro (Vorschau)
- Prozess-Repository
- Einen einfachen BPMN-Prozess implementieren
- Einen komplexen BPMN-Prozess implementieren
- Debugging
- Simulieren
- Auswertungen (Vorschau)
- Häufige Implementierungsszenarien
- Erstellen mit Maestro Case
- Einführung in Maestro Case
- Maestro BPMN vs. Maestro Case: Wann wird Case Management verwendet?
- Der Lebenszyklus von Maestro Case: Vom Ereignis-Trigger zum App-Erlebnis
- Erstellen Sie Ihren ersten Fall mit Maestro Case
- Maestro Case mit einem Codierungs-Agent erstellen (Vorschau)
- Definieren von Fallschlüsseln (System vs. extern)
- Erstellen von Task-E/A- und Write-Back-Verträgen
- Austrittsregeln und Beendigung der frühen Phase
- Modellieren von primären und sekundären Phasen
- Auslösen eines Falls aus Data Fabric
- Implementieren von Personas und Berechtigungen auf Phasenebene
- Festlegen von SLAs und automatisierten Eskalationsregeln
- Konfigurieren einer Nacharbeitsschleife (Wiedereintritt)
- Konfigurieren und Testen des Case Manager-Agents (Vorschau)
- Eingabe- und Ausgabevertrag für den Fall Manager
- Wörterbuch für die Komponente „Maestro Case“.
- Erstellen mit Maestro Flow
- Maestro Automate
- Integrationen
- Betrieb
- Überwachung
- Optimieren
- Referenzinformationen
Rufen Sie eine authentifizierte Representational State Transfer (REST)-API auf, behandeln Sie die Antwort und extrahieren Sie Daten für nachgelagerte Workflow-Knoten.
Was Sie erstellen: Einen Workflow, der eine authentifizierte Representational State Transfer (REST)-API aufruft, die Antwort behandelt und die extrahierten Daten für nachgelagerte Knoten verfügbar macht. Dies ist eines der häufigsten Muster in Flow – es gilt für jedes System, das einen HTTP-Endpunkt bereitstellt.
Was Sie benötigen
- Ein UiPath Automation Cloud-Konto mit Zugriff auf Maestro Flow.
- Die Basis-URL, der Endpunktpfad und die Authentifizierungsdetails (API-Schlüssel, Bearer-Token oder grundlegende Authentifizierungsinformationen) der Ziel-API.
Verwendete Knoten
- Manueller Trigger – startet den Workflow bei Bedarf
- HTTP-Anforderung – ruft die REST-API auf
- Datentransformation – extrahiert die benötigten Felder aus der Antwort
- Skript – protokolliert Fehler im Error-Pfad der HTTP-Anforderung
Schritte
1. Einen neuen Flow erstellen und einen Trigger hinzufügen
- Öffnen Sie Maestro → Flow und erstellen Sie einen neuen Workflow.
- Ziehen Sie einen manuellen Trigger auf die Arbeitsfläche.
2. HTTP-Anforderungs-Knoten hinzufügen und konfigurieren.
- Ziehen Sie einen HTTP-Anforderungs-Knoten auf die Arbeitsfläche und verbinden Sie ihn mit dem Trigger.
- Im Konfigurationsbereich:
- Legen Sie die Methode auf das entsprechende Verb fest (
GET,POST,PUT,PATCH, oderDELETE). - Geben Sie die vollständige URL des Endpunkts ein.
- Fügen Sie unter Header Authentifizierungs- und Content-Type-Header hinzu.
- Legen Sie die Methode auf das entsprechende Verb fest (
Für die API-Schlüsselauthentifizierung:
Fügen Sie einen Header mit Schlüssel Authorization und Wert Bearer {{ secret.apiKey }} hinzu. Das secret. Präfix weist Flow an, den Wert aus Ihrem sicheren Variablenspeicher nachzuschlagen – fügen Sie den Schlüssel niemals direkt in das Feld ein.
Für die grundlegende Authentifizierung:
Fügen Sie einen Header mit Schlüssel Authorization und Wert Basic {{ secret.encodedCredentials }} hinzu, wobei encodedCredentials der base64-codierte username:password String ist.
3. Die erforderlichen Daten extrahieren
- Ziehen Sie einen Data-Transform-Knoten auf die Arbeitsfläche und verbinden Sie ihn mit dem HTTP-Anforderungs-Knoten.
- Ordnen Sie im Konfigurationsbereich die Antwortfelder, die Sie benötigen,
$vars.httpRequest1.output.bodybenannten Ausgabevariablen zu.
Um beispielsweise den Namen und die E-Mail-Adresse eines Benutzers aus einer Antwort wie { "user": { "name": "Alex", "email": "alex@example.com" } }, zu extrahieren, ordnen Sie folgendermaßen zu:
$vars.httpRequest1.output.body.user.name→userName$vars.httpRequest1.output.body.user.email→userEmail
4. Error-Behandlung hinzufügen
- Wählen Sie den HTTP Request-Knoten aus.
- Ziehen Sie von seinem Error-Handle (den Connector unten rechts) zu einem neuen Skript-Knoten.
- Protokollieren Sie im Skript-Knoten den Error aus
$vars.httpRequest1.error:
const error = $vars.httpRequest1.error;
console.log('API call failed:', error.message, '| Status:', error.status);
return null;
const error = $vars.httpRequest1.error;
console.log('API call failed:', error.message, '| Status:', error.status);
return null;
5. Testen und Debuggen
Wählen Sie Test aus. Im Ausführungs-Trace:
- Aktivieren Sie die
statusCodeAusgabe des HTTP-Anforderungs-Knotens.200bedeutet Success;401bedeutet, dass Ihre Authentifizierung falsch ist;404bedeutet, dass die URL falsch ist. - Prüfen Sie die Ausgabe des Datentransformationsknotens, um sicherzustellen, dass die Felder korrekt extrahiert wurden.
- Um den Error-Pfad zu testen, legen Sie die URL vorübergehend auf einen ungültigen Wert fest und überprüfen Sie, ob der Error-Pfad ausgeführt wird.
Ergebnis
Ihr Workflow ruft die REST-API auf, extrahiert die benötigten Felder aus der Antwort und protokolliert Fehler im Error-Pfad. Sie können den HTTP-Statuscode und die extrahierten Werte im Ausführungs-Trace überprüfen und bestätigen, dass sowohl der Success- als auch der Error-Pfad wie erwartet funktionieren.
Diesen Workflow erweitern
- Paginierung behandeln: Wenn die API Ergebnisse auf mehreren Seiten zurückgibt, fügen Sie Folge-HTTP-Anforderungsknoten hinzu, um zusätzliche Seiten abzurufen, und verzweigen Sie mit einer Entscheidung, ob die Antwort einen Cursor für die nächste Seite enthält.
- Ergebnisse in ein anderes System schreiben: Fügen Sie nach dem Datentransformationsknoten einen weiteren HTTP-Anforderungs-Knoten oder einen Integrationsknoten hinzu, um die Daten nachgelagert zu verschieben.
- Planen: Ersetzen Sie den manuellen Trigger durch einen Geplanten Trigger, um den Workflow in einem regelmäßigen Intervall auszuführen.