Создаем ИИ-агента в n8n с поиском по Рунету через срезAI

ИИ-агент в n8n отлично справляется с ветвлениями и вызовами API, но его знания ограничены обучающей выборкой. Свежие цены, новости и отзывы из Рунета ему нужно искать снаружи. СрезAI дает такому агенту глаза: поиск с глубокой индексацией рунетных сайтов, чтение страниц в чистом Markdown и проверку фактов - через REST API или MCP-сервер.

#TL;DR

• Задача: агент в n8n, который находит и обсуждает свежие данные из Рунета - без ручного сбора ссылок.
• Решение: AI Agent node в n8n, которому через Code-нод доступен MCP-инструмент srezai_web_search.
• Цена: 0,10₽ за поисковый запрос; при регистрации 100₽ на счёт - около 1000 запросов на старте.
• Результат: время на подбор источников для еженедельного обзора сократилось с 5 часов до 40 минут.

#Проблема: агент не знает сегодняшних новостей

Типичный сценарий: агент на AI Agent node генерирует еженедельный дайджест по нише. Без внешнего поиска он галлюцинирует - смешивает прошлогодние цены с выдуманными фактами. Обычный веб-скрапинг не спасает: страницы на React не отдаются статическим HTML, а ручная подготовка промптов с факторами отнимает часы. Нужно три вещи: актуальный поиск по Рунету, уверенное чтение динамических страниц и способ проверить ключевые утверждения.

#Решение: MCP-инструменты срезAI внутри n8n

срезAI работает как MCP-сервер: web_search, read_url, extract, verify_claim и deep_research доступны по единому протоколу. В n8n достаточно одного Code-нода, который вызывает нужный инструмент по HTTP. JavaScript выполняется на стороне сервиса, поэтому динамические страницы приходят как чистый Markdown - никакой возни с селекторами.

// Code-нод n8n: вызов MCP-инструмента srezai_web_search
// Метод: POST, тело — JSON-RPC 2.0, как требует протокол MCP const apiKey = $env.SREZAI_API_KEY; // ключ из Credentials n8n
const query = $json.theme; // тема обзора из предыдущего нода const response = await fetch('https://srezai.ru/mcp', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${apiKey}` }, body: JSON.stringify({ jsonrpc: '2.0', id: 1, method: 'tools/call', params: { name: 'srezai4_web_search', arguments: { query: query, language: 'ru', timeRange: 'week', num: 10 } } })
}); const data = await response.json();
const text = data.result?.content?.[0]?.text ?? ''; return [{ json: { theme: query, sources: JSON.parse(text).results, checkedAt: new Date().toISOString() }
}];

Этот нод встает перед AI Agent node как tool. Агент сам решает, когда звать поиск, какие ссылки открывать через read_url и какие факты отправлять в verify_claim. Запрос к read_url открывает страницы в те же 0,10₽, поэтому чтение десятка источников не бьет по бюджету.

#Архитектура схемы

#Метрики до и после

Тридцать рублей за выпуск - это примерно 300 поисковых и читающих вызовов на полном цикле: поиск, чтение, верификация. Экономия часов специалиста окупает такой счет в первый же месяц.

#Когда выбрать другой инструмент

срезAI не идеален для всех задач. По бенчмарку GAIA он занимает #2 место с 87,3% - впереди Tavily с 91,2%, поэтому для англоязычных задач рассмотрите Tavily. Если нужна только генерация текста без поиска, хватит прямого вызова OpenAI или Claude. Для разовых запросов раз в месяц схема в n8n избыточна - дешевле вызывать API вручную.

#Стоимость и старт

• 0,10₽ за запрос - в 5 раз дешевле Яндекс API при сопоставимом объеме.
• 100₽ при регистрации: около 1000 запросов на отладку схемы.
• Данные хранятся в РФ, доступен REST API и MCP-сервер.
• Готовые интеграции: LangChain, n8n, Claude Desktop.