Flowise

Flowise ist ein Drag-and-drop-Builder über LangChain. Nutze die Custom Tool-Node, um /distill jeder Chain oder jedem Agent auf der Canvas zugänglich zu machen.

Custom Tool anlegen

Tools → Custom Tool → Add new

• Tool name: read_url
• Tool description: Fetch a URL and return clean Markdown for the agent to read.
• Input schema (JSON):

{
  "type": "object",
  "required": ["url"],
  "properties": {
    "url":        { "type": "string" },
    "renderMode": { "type": "string", "enum": ["basic", "advanced"], "default": "basic" }
  }
}

• JavaScript function:

const res = await fetch('https://openapi.thunderbit.com/openapi/v1/distill', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${$vars.THUNDERBIT_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({ url: $url, renderMode: $renderMode || 'basic' }),
});
const json = await res.json();
return json.data.markdown;

Speichere den API Key unter Variables als THUNDERBIT_API_KEY, damit er nicht hartkodiert ist.

In eine Chain einbinden

Lege das read_url-Tool in eine Agent- oder Tool Agent-Node neben dein LLM (OpenAI, Anthropic, Ollama). Der Agent erkennt es automatisch.

Tipps

• Für RAG-Ingestion kombiniere mit der Document Loader-Familie — rufe read_url in einer Custom-Node auf, reiche das Markdown an einen Recursive Character Text Splitter und dann an einen Vector Store
• Lange Seiten können den Context des Agents sprengen — kürze auf ~8k Zeichen im Custom Tool, bevor du zurückgibst

Verwandt

• LangChain — Flowise baut darauf auf
• Agent Read-URL Tool
• Dify