Mission · Warum das hier zählt
Schließ das Gehirn an — dein Agent sucht selbst
Die Leitung steht seit Lektion 1. Heute bekommt sie ein Gehirn: Du verbindest ein Chat-Model mit dem MCP-Zugang, erlaubst deinem Agenten genau zwei Tools — und gibst ihm dann seinen ersten Auftrag im Chat. Danach liest du im Log nach, was er wirklich getan hat. Genau das ist Kontrolle beim Selbstbauen.
Das kannst du danach
- Einen KI-Agenten in n8n zusammenstecken: AI Agent, Chat-Model und MCP Client Tool.
- Per Whitelist festlegen, welche Tools dein Agent überhaupt nutzen darf.
- Im Execution-Log nachlesen, welches Tool dein Agent mit welchen Parametern aufgerufen hat.
Drei Bausteine, ein Agent
In Lektion 1 hast du den Tool-Katalog von Hand abgeholt. Ab jetzt übernimmt das ein KI-Agent, der aus drei n8n-Bausteinen besteht: Der Node AI Agent ist der Rahmen, der deine Chat-Nachricht entgegennimmt. Ein Chat-Model ist sein Gehirn — es entscheidet, welches Tool zur Aufgabe passt. Und das MCP Client Tool ist seine Hand: dieselbe Verbindung zu LinkYourSkill, die du in Lektion 1 gebaut hast, nur dass jetzt der Agent sie benutzt statt du.
Als Chat-Model funktioniert jedes Modell mit Tool-Unterstützung. Wir zeigen den geprüften Weg mit Anthropic: den Node Anthropic Chat Model mit dem Modell Claude Sonnet 5. Dafür brauchst du einen eigenen API-Schlüssel von Anthropic — er bezahlt das Denken, dein LinkYourSkill-Token bezahlt nichts und bleibt derselbe wie bisher.
So steckst du ihn zusammen
- Lege einen neuen Workflow an und füge den Node AI Agent hinzu.
- Schließe als Chat-Model den Node Anthropic Chat Model an, hinterlege deinen Anthropic-API-Schlüssel als Credential und wähle das Modell Claude Sonnet 5.
- Schließe als Tool den Node MCP Client Tool an.
- Stelle darin Server Transport auf
HTTP Streamable. Die zweite Option „Server Sent Events (Deprecated)" ist veraltet — nicht wählen. - Trage im Feld Endpoint ein:
https://app.linkyourskill.ai/mcp - Stelle Authentication auf Bearer Auth und wähle die Credential aus Lektion 1 — es ist derselbe Token, dein Agent weist sich genauso aus wie du.
- Stelle Tools to Include auf Selected. Jetzt füllt sich die Auswahlliste mit dem kompletten Tool-Katalog — der Node macht dafür selbst den Handschlag mit der Plattform. Wenn die Liste erscheint, weißt du: Die Verbindung stimmt.
- Wähle genau zwei Tools aus:
search_skillanbieterundget_skillanbieter_ratings. Alles andere bleibt aus.
Kerngedanke
Die Whitelist ist der Zwilling deiner Auftrags-Limits: Limits
begrenzen, wie viel echt werden darf — die Whitelist begrenzt, was dein Agent
überhaupt versuchen kann. Und Präzision zählt: Der Katalog enthält ähnlich
klingende Tools wie prepare_order (ein Auftrag) und
prepare_orders (viele auf einmal). Dein Chat-Model nimmt irgendeins
der erlaubten — in Lektion 3 erlaubst du deshalb genau prepare_order,
nicht die Mehrzahl.
Der erste Chat mit deinem Agenten
Öffne den Chat des Workflows und schreib deinem Agenten:
Finde eine Reinigungskraft in Münster — zeig mir die besten 3.
Dein Agent ruft daraufhin search_skillanbieter auf und bekommt Treffer
nach Nähe sortiert — Anbieter aus Münster stehen oben. Das „zeig mir die besten 3"
ist Absicht: Ohne diese Bitte präsentiert dir dein Agent gern die komplette
Trefferliste.
Lies nach, was er wirklich getan hat
Antwort im Chat ist die halbe Wahrheit — die ganze steht im Execution-Log
des Laufs. Dort siehst du den Aufruf von search_skillanbieter samt der
Suchanfrage, die dein Agent daraus gemacht hat, mit eigener Kennung pro Tool-Aufruf.
Das Chat-Model formuliert die Anfrage selbst um — im Log steht also nicht wörtlich
dein Satz, sondern das, was der Agent daraus gemacht hat. Genau dieser Blick ist
deine Kontrolle: Du glaubst deinem Agenten nicht, du liest nach.
Wenn es hakt
- Die Tool-Liste unter Tools to Include bleibt leer — dann stimmt Endpoint oder Bearer-Credential nicht. Es ist derselbe Handschlag wie dein HTTP Request aus Lektion 1: Prüfe beides dort zuerst.
- Dein Agent antwortet, ohne zu suchen — schau ins Execution-Log. Fehlt dort der Tool-Aufruf, prüfe, ob das MCP Client Tool wirklich als Tool am AI Agent hängt und beide Tools ausgewählt sind.
Jetzt du
Prüf dich selbst — aus dem Gedächtnis abrufen baut echtes Behalten auf.
Wissens-Check
Was bewirkt „Tools to Include → Selected" am MCP Client Tool?
„Selected" ist deine Whitelist: Dein Agent sieht und nutzt nur die Tools, die du ausgewählt hast — der Zwilling deiner Auftrags-Limits. Mit Kosten hat die Auswahl nichts zu tun, und dein Token behält exakt die Rechte, die er vorher hatte: Die Whitelist kann Rechte nur einschränken, niemals erweitern.
