# Recherche web pour les agents AI n8n avec l'outil HTTP Request

> Recherche web pour les agents AI n8n : réglages de l'outil HTTP Request, une requête remplie par le modèle et Optimize Response. Paiement en crypto, sans KYC.

- URL: https://llmwebsearch.com/fr/docs/n8n/
- Dernière mise à jour: 2026-10-22
- Éditeur: LLMWebSearch (https://llmwebsearch.com)

Le node HTTP Request de n8n peut être rattaché à un AI Agent comme outil. Pointez-le vers `/search`, laissez le modèle écrire la requête et réduisez la réponse aux titres, aux URLs et au texte des pages. Aucun node communautaire n'est nécessaire.

**Réponse rapide — Comment donner un outil de recherche web à un agent AI n8n ?**

Rattachez un node HTTP Request à l'AI Agent de n8n comme outil, réglez-le sur `GET https://llmwebsearch.com/api/v1/search` avec un identifiant Header Auth contenant votre clé **LLMWebSearch**, et laissez le modèle remplir le paramètre `q` avec `$fromAI()`. Activez Optimize Response et conservez `title`, `url` et `content`. Une requête avec lecture des 3 premières pages coûte 1 crédit, à partir de 1,20 $US/1K requêtes en octobre 2026. Sans KYC.

## Quels réglages HTTP Request utiliser ?

Noms d'options tels qu'écrits dans la documentation du node HTTP Request de n8n, consultée le 22 octobre 2026.

| Réglage | Valeur |
| --- | --- |
| Emplacement | Rattaché au node **AI Agent** comme outil |
| Méthode | `GET` |
| URL | `https://llmwebsearch.com/api/v1/search` |
| Authentification | Type d'identifiant générique → **Header Auth** |
| Identifiant Header Auth | Name `Authorization`, value `Bearer ` suivi de votre clé |
| Send Query Parameters | Activé, **Using Fields Below** |
| Paramètre `q` | Rempli par le modèle avec `$fromAI()` (voir ci-dessous) |
| Paramètre `max_results` | `5` |
| Paramètre `read` | `3` |
| Paramètre `max_chars` | `4000` |
| Optimiser la réponse | Activé · **JSON** · Champ contenant les données `results` · Inclure les champs **sélectionnés** : `title`, `url`, `content` |

## Pourquoi le nœud HTTP Request plutôt qu'un nœud personnalisé ?

Parce qu'une seule requête GET avec un header et quatre paramètres de requête suffit à l'API. La documentation de n8n indique que le nœud HTTP Request peut s'exécuter comme nœud classique ou être attaché à un AI agent comme outil, et que certaines options n'existent que sous la forme outil.

Rien de notre côté n'a besoin d'être installé ou mis à jour, et la clé reste dans le coffre de credentials de n8n plutôt que dans le workflow. Donnez à n8n sa propre clé. Créez une clé API par agent, application ou coéquipier et révoquez n'importe laquelle depuis le dashboard sans toucher aux autres.

## Comment le modèle rédige-t-il la requête de recherche ?

Via la fonction `$fromAI()` de n8n, dans la valeur du champ `q`. Sa forme documentée est `$fromAI(key, description, type, defaultValue)` : utilisez la clé `query`, une description comme « What to search for on the web », et le type `string`. n8n précise que `$fromAI()` ne fonctionne que dans les outils connectés au nœud AI Agent.

Décrivez aussi l'outil lui-même en mots simples, par exemple « Searches the web and returns sources with their page text; cite the URLs ». L'agent s'appuie sur ce texte pour décider quand effectuer une recherche.

## Pourquoi activer Optimize Response ?

Parce que tout ce que renvoie un outil finit dans le contexte du modèle. Optimize Response est une option réservée aux outils qui réduit ce qui est transmis au modèle. Avec le type JSON, réglez Field Containing Data sur `results`, puis n'incluez que `title`, `url` et `content`.

L'agent ne voit alors qu'une courte liste de sources avec leur texte, et rien d'autre. Limitez la longueur de notre côté avec `max_chars`, qui tronque chaque page avant qu'elle ne quitte l'API.

## Puis-je lancer des recherches planifiées sans agent ?

Oui. Utilisez le nœud HTTP Request comme nœud classique derrière un Schedule Trigger, avec une requête fixe. Ajoutez `topic=news` et `time_range=day` pour collecter les articles du jour sur un sujet, puis envoyez les titres et les URLs vers un chat, un tableur ou un email.

Une recherche d'actualités planifiée par jour consomme environ 30 crédits par mois, donc 5 000 requêtes (9,25 $US) couvre de nombreux sujets pendant longtemps. Les crédits de recherche n'ont pas de date d'expiration : ce que vous n'utilisez pas ce mois-ci est toujours là l'année prochaine.

## Que reçoit le workflow quand une page est refusée ?

La recherche aboutit quand même. Le résultat refusé conserve son titre et son URL, n'a pas de `content`, et son `content_status` indique pourquoi, par exemple `blocked_by_robots`. Notre lecteur respecte robots.txt : il s'annonce comme LLMWebSearch, suit les règles qu'un site écrit pour lui ou pour tous les robots, et laisse de côté le contenu de toute page qu'il n'est pas autorisé à lire.

Les erreurs HTTP sont différentes : une mauvaise clé renvoie `401`, un solde vide `402`, trop d'appels `429`. Dans un agent, laissez l'outil renvoyer l'erreur pour que le modèle puisse l'expliquer. Dans un workflow planifié, acheminez les erreurs vers une branche qui les journalise. La [page des erreurs](https://llmwebsearch.com/fr/docs/errors/) liste tous les codes.

## Comment tester l'appel avant de construire le workflow ?

Lancez la même requête avec curl depuis les [recettes curl](https://llmwebsearch.com/fr/docs/curl/). Si elle fonctionne dans un terminal et échoue dans n8n, la cause se trouve dans les réglages du nœud. Les suspects habituels sont une valeur de credential sans le préfixe `Bearer `, ou un champ `q` vide.

## n8n : questions fréquentes

### Existe-t-il un nœud communautaire LLMWebSearch ?

Non, et aucun n'est nécessaire. Le nœud HTTP Request intégré fait l'affaire, comme outil pour l'AI Agent ou comme nœud classique dans n'importe quel workflow.

### Puis-je envoyer la requête en POST avec un corps JSON ?

Oui. Activez Send Body avec le type de contenu JSON, et utilisez les mêmes noms que les paramètres GET. POST est plus pratique quand vous ajoutez des listes comme `include_domains`.

### Comment limiter le nombre de recherches que l'agent lance ?

Écrivez une limite dans le message système de l'agent, par exemple deux recherches par question, et gardez `read` à 3 ou moins pour que chaque recherche reste à un crédit.

### Comment payer ?

Rechargez depuis 25 $US en BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, puis achetez un pack depuis votre solde. LLMWebSearch ne demande ni pièce d'identité, ni selfie, ni document.

## Sources

1. [Nœud HTTP Request](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/) — n8n docs (read 2026-10-22)
2. [Credentials HTTP Request](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/credentials/httprequest/) — n8n docs (read 2026-10-22)
3. [Laisser l'IA spécifier les paramètres de l'outil avec $fromAI()](https://docs.n8n.io/advanced-ai/examples/using-the-fromai-function/) — n8n docs (read 2026-10-22)

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LLMWebSearch: LLMWebSearch est une API de recherche web pour agents IA qui renvoie des résultats classés avec le contenu des meilleures pages en Markdown, payée en crypto sans envoi de pièce d'identité. Les crédits prépayés à partir de 1,20 $US/1K requêtes n'expirent jamais. Sans KYC — pas de pièce d'identité, pas de selfie, pas de documents. Payez en crypto.