Jina AI robi w n8n dwie rzeczy, do których zwykle potrzebujesz osobnych narzędzi: pobiera treść dowolnej strony w formacie gotowym pod LLM i robi screenshot tej strony. Jedno API, darmowy pakiet na start. Pokazuję trzy sposoby podłączenia i miejsca, gdzie warto uważać.
Z tego artykułu dowiesz się:
- jak w minutę podłączyć Jina AI do n8n przez HTTP Request,
- jak wyciąć menu i stopkę, żeby nie karmić LLM śmieciami,
- kiedy używać gotowego node'a Jina, a kiedy screenshotów.
Problem: parsowanie stron i screenshoty to zwykle dwa oddzielne narzędzia
Chcesz podać agentowi AI treść strony? Surowy HTML to porażka — pełno menu, skryptów, znaczników, które zżerają tokeny i mylą model. Potrzebujesz czystego markdownu.
Chcesz do tego zrzut ekranu strony? To kolejne narzędzie, kolejny serwis, kolejny klucz do pilnowania.
Jina AI (dokładnie: Reader API) załatwia oba przypadki jednym endpointem. Pobiera stronę i zwraca ją jako markdown przyjazny dla LLM, albo jako screenshot — decydujesz jednym parametrem. Darmowy pakiet spokojnie wystarczy na kilka miesięcy normalnej pracy, a gdy się skończy, generujesz nowy token.
Rozwiązanie krok po kroku
Na stronie Jina AI masz zakładkę do testowania. Wpisujesz adres strony, którą chcesz pobrać, i wybierasz format wyjściowy — markdown. Jest tam sporo opcji: konwersja przez LLM (odradzam, lepiej przetworzyć treść samemu później), wyłączanie obrazków, dopasowanie treści. Klikasz "Response" i dostajesz całą stronę.
Sposób 1 — HTTP Request (najszybszy).
To node, którego używasz w prawie każdym workflow.
- w testerze Jina ustaw format na markdown i skopiuj wygenerowaną komendę,
- w n8n dodaj node "HTTP Request",
- kliknij "Import cURL" i wklej komendę,
- uruchom — masz pobraną stronę.
Dalej wpinasz to pod agenta AI: przeciągasz treść do promptu, ustawiasz system message (np. "podsumuj"), dodajesz model. Do takich zadań biorę GPT-4.1 mini — tani, dobry, nie ma co kombinować. Uruchamiasz i agent zwraca gotowy opis strony.
Screenshoty tym samym mechanizmem.
Wracasz do testera Jina i zmieniasz format wyjściowy z markdownu na screenshot. Kopiujesz nową komendę, wklejasz do kolejnego node'a HTTP Request przez "Import cURL", uruchamiasz — dostajesz zrzut ekranu gotowy do dalszego przetwarzania. Ten sam schemat, jeden zmieniony parametr.
Sposób 2 — gotowy node Jina AI w n8n.
Jina ma własny node (community node). Przy pierwszym użyciu wpisujesz "Jina AI" i klikasz "Install", żeby go doinstalować. Potem:
- wybierasz operację — czytanie strony albo web search,
- wklejasz klucz API (skopiuj go ze strony Jina, sekcja z kluczem),
- ustawiasz format wyjściowy na markdown.
Tu jest najciekawsza część. Node pozwala podać "target selector" — czyli którą część strony chcesz pobrać — albo odwrotnie, wyciąć konkretne elementy. Domyślnie pobiera wszystko, razem z nagłówkiem i całym menu.
A menu w treści dla LLM to śmieci. Wchodzisz w opcję wykluczenia selektora i wpisujesz "header" — n8n podpowiada, że to nagłówek. Chcesz uciąć też stopkę? Po przecinku dopisujesz "footer". Klikasz "Wykonaj" i całe menu oraz stopka znikają. Ilość tekstu, który idzie do modelu, spada — a to bezpośrednio mniej zużytych tokenów i czystszy input dla agenta.
Sposób 3 — web search i podpięcie pod agenta.
Jeśli nie masz konkretnego adresu, tylko temat, użyj operacji "search". Ustawiasz format, liczbę wyników, filtry domen. Możesz też podpiąć search bezpośrednio pod agenta i zaznaczyć, żeby sam dynamicznie tworzył zapytanie. Wtedy piszesz agentowi "przeszukaj internet" albo "zrób research na kilku stronach", a on odpala Jina sam, bez twojej kontroli. Bardzo wygodne przy researchu.
Typowe pułapki
Screenshoty kosztują więcej niż pobieranie treści. Testowałem to i pakiet leci zauważalnie szybciej, gdy generujesz zrzuty ekranu. Samo pobieranie stron praktycznie nie robi różnicy w limicie. Jeśli screenshot nie jest ci naprawdę potrzebny — zostań przy markdownie.
Domyślnie pobierasz całą stronę z menu i stopką. Tu wszyscy się wykładają: wrzucają do LLM surowy zrzut z nawigacją, ciasteczkami i całym śmietnikiem, a potem płacą za tokeny i dziwią się, że model gubi wątek. Ustaw wykluczenie "header, footer" i podawaj modelowi tylko właściwą treść.
Konwersja przez LLM po stronie Jina. Kuszące, ale odradzam. Lepiej pobrać czysty markdown i przetworzyć go samemu w kolejnym kroku — masz pełną kontrolę nad tym, co i jak model dostaje.
Web search bywa wolny i nieprecyzyjny. Do pobierania konkretnej strony Jina jest świetna. Do wyszukiwania po temacie działa, ale wolniej i mniej dokładnie niż dedykowane narzędzia — na produkcyjnym researchu miej to z tyłu głowy.
Klucz API w node zamiast w Credentials. Na filmie pomijam część kroków bezpieczeństwa, bo pokazuję samo narzędzie. W realnym workflow trzymaj klucz w Credentials n8n, nie na sztywno w node — inaczej powielasz go po całym projekcie i trudno go później wymienić.
Kiedy to się opłaca
Jina AI w n8n domyka trzy typowe zadania automatyzacji:
- podawanie agentowi treści konkretnej strony w czystym markdownie,
- robienie screenshotów stron bez osobnego serwisu,
- research, w którym agent sam decyduje, co przeszukać.
Największa wartość jest wtedy, gdy nie chcesz utrzymywać własnej infrastruktury do parsowania stron ani żonglować kilkoma narzędziami naraz. Jeden klucz, jeden node, dwa formaty wyjściowe. Darmowy pakiet nadaje się idealnie do prototypowania i lekkich workflow, a przejście na płatny plan ma sens dopiero przy dużej skali lub intensywnym robieniu screenshotów.
Podsumowanie
- Jina AI pobiera treść stron jako markdown pod LLM i robi screenshoty jednym API,
- najszybciej podłączysz ją przez HTTP Request i "Import cURL", a gotowy node dodaje wycinanie zbędnych sekcji przez selektory,
- wykluczaj "header" i "footer", trzymaj klucz w Credentials i oszczędzaj screenshoty — resztę ogarnia markdown.
P.S. Jak wpinasz search bezpośrednio pod agenta i pozwalasz mu samemu budować zapytania, dostajesz mały autonomiczny research tool — agent przegląda kilka stron i wraca z syntezą, a ty tylko czytasz wynik.
Damian Ślimak. Twój Nawigator w chaosie AI.