Leggi pagine web negli agenti AI di n8n con WebReaderAPI

Perché usare il nodo HTTP Request come strumento?

Perché fa già tutto ciò che serve a questa API: una richiesta GET, un header e due parametri di query. n8n documenta che il nodo HTTP Request può funzionare come nodo normale o essere collegato a un agente AI come strumento, e che alcune opzioni esistono solo nella forma a strumento.

Non c'è nulla di nostro da installare o aggiornare, e la chiave sta nel credential store di n8n invece che nel workflow. Assegna a n8n una chiave propria, così il suo utilizzo è visibile separatamente dagli altri tuoi script e puoi revocarla da sola. Crea più chiavi API, ad esempio una per agente o per progetto, e revoca quelle che vuoi dalla tua dashboard.

Come sceglie il modello l'URL da leggere?

Lascia che il modello definisca il parametro url. n8n mostra un pulsante accanto ai campi parametro idonei che passa il valore al modello, e puoi anche scrivere l'espressione tu stesso con la funzione $fromAI() di n8n. Richiede una chiave, una descrizione, un tipo e un valore predefinito facoltativo, per esempio la chiave url, la descrizione "L'indirizzo http o https della pagina da leggere" e il tipo string.

n8n documenta che $fromAI() funziona solo negli strumenti collegati al nodo AI Agent. Scrivi anche la descrizione dello strumento in parole semplici, come "Legge una pagina web pubblica e restituisce il suo contenuto principale come Markdown", così l'agente sa quando chiamarlo.

Perché attivare Optimize Response?

Perché tutto ciò che uno strumento restituisce finisce nel contesto del modello. Optimize Response è un'opzione disponibile solo per gli strumenti che riduce i dati passati al modello. Con il tipo di risposta JSON puoi includere solo i campi selezionati; mantieni title, final_url e markdown ed elimina il resto.

Limita la lunghezza dalla nostra parte con max_chars, che taglia il Markdown prima che esca dall'API. I tipi di risposta HTML e Text del nodo hanno la propria opzione Truncate Response, ma con la nostra risposta JSON max_chars è il controllo più semplice.

Come uso l'API in un workflow schedulato?

Usa il nodo HTTP Request come nodo normale, non come strumento, dietro un Schedule Trigger. Assegnagli un url fisso, come un changelog o una pagina prezzi che segui, e invia il campo markdown al nodo successivo: un file, un database, un messaggio in chat o un confronto con l'esecuzione precedente.

Ogni esecuzione legge una pagina per URL. Monitorare 20 pagine una volta al giorno usa circa 600 crediti al mese per pagine senza browser, quindi 10.000 pagine (3,75 USD) dura più di un anno. I crediti prepagati non scadono mai: le pagine non utilizzate restano sul tuo account finché non le usi.

Cosa succede quando un sito rifiuta la lettura?

Il nodo riceve una risposta di errore con un codice come blocked_by_robots o target_refused, e non viene addebitato nulla. Rispettiamo robots.txt: il nostro crawler si identifica come WebReaderAPI, segue le regole scritte per lui o per tutti i robot e non legge una pagina che un sito vieta. Le pagine rifiutate non vengono addebitate. In un agente, lascia che lo strumento restituisca l'errore così il modello può spiegarlo o provare un'altra fonte; in un workflow schedulato, indirizza gli errori verso un ramo che li registra. La pagina degli errori elenca ogni codice.

Posso provare la chiamata prima di costruire il workflow?

Esegui la stessa chiamata in un terminale con curl, come mostrato nelle ricette curl. Se funziona lì e fallisce in n8n, la causa è nelle impostazioni del nodo, il più delle volte il valore della credenziale a cui manca il prefisso Bearer o il parametro url lasciato vuoto.