Snel antwoord
Hoe geef ik een n8n AI agent een webzoek-tool?
Koppel een HTTP Request-node als tool aan de AI Agent van n8n, zet hem op GET https://llmwebsearch.com/api/v1/search met een Header Auth-credential met je LLMWebSearch-sleutel, en laat het model de parameter q vullen met $fromAI(). Zet Optimize Response aan en behoud title, url en content. Een zoekopdracht waarbij de top 3 pagina's worden gelezen kost 1 credit, vanaf US$ 1,20/1K zoekopdrachten per oktober 2026. Zonder KYC.
Welke HTTP Request-instellingen gebruik ik?
Optienamen zoals geschreven in de documentatie van de HTTP Request-node van n8n, gelezen op 22 oktober 2026.
| Instelling | Waarde |
|---|---|
| Plaatsing | Gekoppeld aan de AI Agent-node als tool |
| Methode | GET |
| URL | https://llmwebsearch.com/api/v1/search |
| Authenticatie | Generic credential type → Header Auth |
| Header Auth-credential | Naam Authorization, waarde Bearer gevolgd door je sleutel |
| Send Query Parameters | Aan, Using Fields Below |
Parameter q | Ingevuld door het model met $fromAI() (zie hieronder) |
Parameter max_results | 5 |
Parameter read | 3 |
Parameter max_chars | 4000 |
| Reactie optimaliseren | Aan · JSON · Veld met data results · Velden geselecteerd opnemen: title, url, content |
Waarom de HTTP Request-node en geen aangepaste node?
Omdat de API niet meer nodig heeft dan één GET-request met een header en vier queryparameters. Volgens de documentatie van n8n kan de HTTP Request-node als gewone node draaien of als tool aan een AI-agent worden gekoppeld, en sommige opties bestaan alleen in de toolvorm.
Van ons hoeft niets te worden geïnstalleerd of bijgewerkt, en de sleutel blijft in de credential store van n8n in plaats van in de workflow. Geef n8n een eigen sleutel. Maak één API-sleutel per agent, app of teamgenoot en trek elk ervan in vanuit het dashboard zonder de andere te raken.
Hoe schrijft het model de zoekopdracht?
Via de functie $fromAI() van n8n in de waarde van het veld q. De gedocumenteerde vorm is $fromAI(key, description, type, defaultValue): gebruik de sleutel query, een beschrijving zoals "What to search for on the web", en het type string. n8n merkt op dat $fromAI() alleen werkt in tools die aan de AI Agent-node zijn gekoppeld.
Beschrijf de tool zelf ook in gewone woorden, bijvoorbeeld "Searches the web and returns sources with their page text; cite the URLs". De agent gebruikt die tekst om te beslissen wanneer er gezocht moet worden.
Waarom Reactie optimaliseren aanzetten?
Omdat alles wat een tool teruggeeft in de context van het model belandt. Reactie optimaliseren is een optie die alleen voor tools bestaat en minder doorgeeft aan het model. Zet bij het type JSON het veld Veld met data op results en neem daarna alleen title, url en content op.
De agent ziet dan een korte lijst met bronnen en hun tekst, en niets anders. Beperk de lengte aan onze kant met max_chars, dat elke pagina inkort voordat die de API verlaat.
Kan ik zoekopdrachten volgens een schema uitvoeren zonder agent?
Ja. Gebruik de HTTP Request-node als gewone node achter een Schedule Trigger, met een vaste zoekopdracht. Voeg topic=news en time_range=day toe om de artikelen van de dag over een onderwerp te verzamelen en stuur de titels en URL's daarna naar een chat, een spreadsheet of een e-mail.
Eén geplande nieuwszoekopdracht per dag kost ongeveer 30 credits per maand, dus 5.000 zoekopdrachten (US$ 9,25) dekt vele onderwerpen voor lange tijd. Zoekcredits verlopen niet: wat je deze maand niet gebruikt, staat er volgend jaar nog.
Wat ontvangt de workflow als een pagina wordt geweigerd?
De zoekopdracht slaagt alsnog. Het geweigerde resultaat behoudt zijn titel en URL, heeft geen content, en de content_status vermeldt waarom, bijvoorbeeld blocked_by_robots. Onze reader respecteert robots.txt: hij stelt zich voor als LLMWebSearch, volgt de regels die een site voor hem of voor alle robots schrijft, en laat de inhoud weg van elke pagina die hij niet mag lezen.
HTTP-fouten zijn iets anders: een verkeerde sleutel geeft 401, een leeg saldo 402, te veel aanroepen 429. Laat in een agent de tool de fout teruggeven, zodat het model die kan uitleggen. Stuur in een geplande workflow fouten naar een branch die ze logt. De foutenpagina noemt elke code.
Hoe test ik de aanroep voordat ik de workflow bouw?
Voer hetzelfde request uit met curl uit de curl-recepten. Als het in een terminal werkt en in n8n mislukt, zit de oorzaak in de instellingen van de node. De gebruikelijke verdachten zijn een credentialwaarde zonder het voorvoegsel Bearer , of een leeg veld q.
n8n: veelgestelde vragen
Is er een LLMWebSearch-communitynode?
Nee, en die is ook niet nodig. De ingebouwde HTTP Request-node doet het werk, als tool voor de AI Agent of als gewone node in elke workflow.
Kan ik het request als POST met een JSON-body versturen?
Ja. Zet Body verzenden aan met het JSON-contenttype en gebruik dezelfde namen als bij de GET-parameters. POST is handiger wanneer je lijsten toevoegt zoals include_domains.
Hoe beperk ik het aantal zoekopdrachten dat de agent uitvoert?
Schrijf een limiet in het systeembericht van de agent, bijvoorbeeld twee zoekopdrachten per vraag, en houd read op 3 of minder, zodat elke zoekopdracht één credit blijft kosten.
Hoe betaal ik?
Waardeer op vanuit US$ 25 in BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC en koop daarna een pack van je saldo. LLMWebSearch vraagt niet om een ID, een selfie of documenten.
Bronnen (3)
- HTTP Request-node — n8n docs (read 2026-10-22)
- HTTP Request-credentials — n8n docs (read 2026-10-22)
- Laat AI toolparameters opgeven met $fromAI() — n8n docs (read 2026-10-22)