Leia páginas web em agentes de IA do n8n com a WebReaderAPI

Por que usar o node HTTP Request como ferramenta?

Porque ele já faz tudo o que esta API precisa: uma requisição GET, um header e dois parâmetros de consulta. O n8n documenta que o node HTTP Request pode rodar como node comum ou ser anexado a um agente de IA como ferramenta, e que algumas opções existem apenas no formato de ferramenta.

Não há nada nosso para instalar ou atualizar, e a chave fica no armazenamento de credenciais do n8n em vez de no workflow. Dê ao n8n uma chave própria, para que o uso dele fique visível separadamente dos seus outros scripts e você possa revogá-la sozinha. Crie várias chaves de API, por exemplo uma por agente ou projeto, e revogue qualquer uma delas no seu dashboard.

Como o modelo escolhe a URL a ler?

Deixe o modelo definir o parâmetro url. O n8n mostra um botão ao lado dos campos de parâmetro elegíveis que entrega o valor ao modelo, e você também pode escrever a expressão você mesmo com a função $fromAI() do n8n. Ela recebe uma chave, uma descrição, um tipo e um valor padrão opcional, por exemplo a chave url, a descrição "The http or https address of the page to read" e o tipo string.

O n8n documenta que $fromAI() funciona apenas em ferramentas conectadas ao node AI Agent. Escreva a descrição da ferramenta em linguagem simples também, como "Reads a public web page and returns its main content as Markdown", para que o agente saiba quando chamá-la.

Por que ativar Optimize Response?

Porque tudo o que uma ferramenta retorna vai para o contexto do modelo. Optimize Response é uma opção exclusiva de ferramenta que reduz os dados passados ao modelo. Com o tipo de resposta JSON você pode incluir apenas campos selecionados; mantenha title, final_url e markdown e descarte o resto.

Limite o comprimento do nosso lado com max_chars, que corta o Markdown antes de ele sair da API. Os tipos de resposta HTML e Text do node têm a própria opção Truncate Response, mas com a nossa resposta JSON o max_chars é o controle mais simples.

Como uso a API em um workflow agendado?

Use o node HTTP Request como node comum, não como ferramenta, atrás de um Schedule Trigger. Defina um url fixo, como um changelog ou uma página de preços que você acompanha, e envie o campo markdown para o próximo node: um arquivo, um banco de dados, uma mensagem de chat ou uma comparação com a execução anterior.

Cada execução lê uma página por URL. Acompanhar 20 páginas uma vez ao dia usa cerca de 600 créditos por mês para páginas sem navegador, então 10.000 páginas (US$ 3,75) dura mais de um ano. Os créditos pré-pagos nunca expiram: as páginas não usadas ficam na sua conta até você usá-las.

O que acontece quando um site recusa a leitura?

O node recebe uma resposta de erro com um código como blocked_by_robots ou target_refused, e nada é cobrado. Respeitamos o robots.txt: nosso crawler se identifica como WebReaderAPI, segue as regras escritas para ele ou para todos os robôs e não lê uma página que o site proíbe. Páginas recusadas não são cobradas. Em um agente, deixe a ferramenta retornar o erro para que o modelo possa explicá-lo ou tentar outra fonte; em um workflow agendado, direcione os erros para um branch que os registra. A página de erros lista todos os códigos.

Posso testar a chamada antes de montar o workflow?

Execute a mesma chamada em um terminal com curl, como mostrado nas receitas de curl. Se funcionar lá e falhar no n8n, a causa está nas configurações do node, na maioria das vezes o valor da credencial sem o prefixo Bearer ou o parâmetro url deixado vazio.