Websuche in n8n AI Agents mit der SerpCrypto SERP-API

Warum der HTTP-Request-Node und kein eigener Node?

Laut der n8n-Dokumentation kann der HTTP-Request-Node als regulärer Node laufen oder an einen AI Agent angehängt und als Tool verwendet werden. Das deckt eine REST-API wie SerpCrypto ab, die einen einzigen GET-Request mit einem Header und ein paar Query-Parametern benötigt. Es gibt keinen Community-Node von uns, den Sie installieren oder aktuell halten müssten, und die Credentials bleiben im verschlüsselten Credential-Speicher von n8n.

Der AI Agent Node braucht ein Chat-Modell und mindestens einen Tool-Sub-Node. Seit n8n 1.82.0 arbeitet jeder AI Agent als Tools Agent, sodass der Agent selbst entscheidet, wann er das Such-Tool aufruft.

Wie speichere ich den API-Schlüssel?

Erstellen Sie ein Header Auth-Credential. Die Credential-Dokumentation von n8n beschreibt zwei Felder, den Namen des Headers und seinen Wert, und merkt an, dass ein Bearer-Token Header Auth mit dem Namen Authorization und dem Wert Bearer <token> ist. Tragen Sie Authorization in Name und Bearer plus Ihren SerpCrypto-Schlüssel in Value ein.

n8n führt außerdem einen generischen Bearer-Auth-Typ; beide senden denselben Header. Geben Sie n8n einen eigenen API-Schlüssel, damit Sie dessen Nutzung getrennt von Ihren anderen Skripten sehen und ihn bei Bedarf allein widerrufen können. API-Schlüssel, die Sie jederzeit in Ihrem Dashboard erstellen und widerrufen können.

Wie füllt das Modell die Suchanfrage aus?

Lassen Sie das Modell q definieren. Neben einem geeigneten Parameterfeld zeigt n8n eine Sternschaltfläche, die den Wert an das Modell übergibt. Sie können den Ausdruck $fromAI() auch selbst schreiben; er nimmt einen Key, eine Beschreibung, einen Typ und einen Standardwert, und die Beschreibung sagt dem Modell, was dort hineingehört. n8n dokumentiert, dass $fromAI() nur mit Tools funktioniert, die mit dem AI Agent Node verbunden sind.

Halten Sie gl und hl fest, wenn Ihr Agent einen Markt bedient. Lassen Sie das Modell sie ebenfalls setzen, wenn Nutzer nach verschiedenen Ländern fragen, und beschreiben Sie die erwarteten Codes wie gb oder de.

{{ $fromAI("query", "The search query, as a person would type it", "string") }}

Warum Optimize Response aktivieren?

Eine vollständige Ergebnisseite in JSON ist lang, und alles, was das Tool zurückgibt, landet im Kontext des Modells. Optimize Response ist eine reine Tool-Option des HTTP-Request-Node, die die an das Modell übergebenen Daten kürzt; n8n merkt an, dass sie Kosten senken kann. Setzen Sie beim JSON-Antworttyp Field Containing Data auf organic_results und wählen Sie nur title, link und snippet aus.

Der Agent liest dann pro Suche etwa zehn kurze Einträge statt jedes Blocks der Seite. Wenn Ihr Agent lokale Fragen beantwortet, richten Sie Field Containing Data in einem zweiten Tool stattdessen auf local_results.

Wie verwende ich dieselbe API in einem normalen Workflow?

Ohne den Agent nutzen Sie den HTTP-Request-Node als regulären Node mit festem q, zum Beispiel in einem Schedule-Trigger-Workflow, der jeden Morgen ein Keyword prüft. Fügen Sie dann einen Split Out-Node mit Field to Split Out auf organic_results hinzu: Er macht aus der Liste ein Item pro Ergebnis, bereit für einen Spreadsheet- oder Datenbank-Node.

Jeder Lauf ist eine Suche pro Keyword, also verbrauchen 50 Keywords pro Tag etwa 1.500 Credits pro Monat. Das 25.000 Suchanfragen-Pack (18,75 $) deckt das mehr als zehnmal ab, und Vorausbezahlte Such-Credits verfallen nie: ungenutzte Suchen bleiben auf Ihrem Konto, bis Sie sie verwenden.

Wie teste ich die Anfrage außerhalb von n8n?

Führen Sie dieselbe Anfrage in einem Terminal aus. Funktioniert sie dort, stammen Probleme in n8n von den Node-Einstellungen; schlägt sie fehl, nennt der Error-Body die Ursache, wie auf der Fehlerseite aufgeführt. Fehler werden nie berechnet.

# The request the HTTP Request node sends, for a test in a terminal
curl -sG "https://serpcrypto.com/api/v1/search" \
  -H "Authorization: Bearer $SERPCRYPTO_API_KEY" \
  --data-urlencode "q=n8n self-hosted vs cloud" -d gl=us -d hl=en \
  | jq '.organic_results[]? | {title, link, snippet}'