https://www.notion.so/n8n/Frontmatter-432c2b8dff1f43d4b1c8d20075510fe4#
title: HTTP 请求工具节点文档 description: 学习如何在 n8n 中使用 HTTP 请求工具节点。遵循技术文档将 HTTP 请求工具节点集成到您的工作流中。 search: exclude: true contentType: [integration, reference]
HTTP 请求工具节点#
旧版工具说明
您在工作流中新增的 HTTP 请求工具节点实例将会使用标准 HTTP 请求节点作为工具。本页描述的是旧版的独立 HTTP 请求工具节点。
您可以通过检查画布上节点是否包含 Add option 属性来判断工作流中的工具版本。若存在该按钮，则表示您使用的是新版工具，而非本页描述的版本。
HTTP 请求工具的功能与 HTTP 请求节点完全相同，但其设计初衷是作为 AI 代理的工具，用于从网站或 API 收集信息。
本页列出了 HTTP 请求节点支持的操作，并提供了更多资源的链接。
凭据配置
有关身份验证设置指南，请参阅 HTTP 请求凭据。
/// 注意 | 子节点中的参数解析 子节点在使用表达式处理多个项目时的行为与其他节点不同。
大多数节点（包括根节点）会接收任意数量的输入项，处理这些项目，然后输出结果。您可以使用表达式来引用输入项，节点会依次为每个项目解析表达式。例如，给定五个 name 值作为输入，表达式 {{ $json.name }} 会依次解析为每个名称。
而在子节点中，表达式总是解析为第一个项目。例如，给定五个 name 值作为输入，表达式 {{ $json.name }} 总是解析为第一个名称。
///
模板与示例#
相关资源#
请参考 LangChain 关于工具的文档 获取更多关于 LangChain 中工具的信息。
查看 n8n 的高级 AI 文档。
AI glossary#
- completion: Completions are the responses generated by a model like GPT.
- hallucinations: Hallucination in AI is when an LLM (large language model) mistakenly perceives patterns or objects that don't exist.
- vector database: A vector database stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.
- vector store: A vector store, or vector database, stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.