Перейти к содержанию
Документация
Подключить клиентn8n

n8n

Настройка запросов Guard API и автоматизации в n8n.

Настроить через свою нейросеть
Протокол модели

n8n — платформа автоматизации (no-code). Claude через Guard подключается двумя способами: как Anthropic-credential для нод внутри воркфлоу и как модель для встроенного AI-ассистента самого n8n.

Нода в воркфлоу

  1. Создайте Credential типа Anthropic API.
  2. API Key — ваш gd-… из бота.
  3. Base URL — https://api.guardrelay.ai.
  4. В workflow добавьте узел AI Agent или Anthropic Chat Model и выберите этот credential.
  5. Model — claude-sonnet-5-5 или claude-opus-5.

Встроенный AI-ассистент n8n

Это не нода, а помощник самого n8n: он живёт в боковой панели редактора, читает ваши воркфлоу и правит их. Подключается переменными окружения, а не credential. Нужен self-hosted n8n версии 2.31.0 и новее.

yaml
services:
  n8n:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n:latest
    environment:
      - N8N_ENABLED_MODULES=instance-ai
      - N8N_INSTANCE_AI_MODEL=anthropic/claude-sonnet-5-5
      - N8N_INSTANCE_AI_MODEL_URL=https://api.guardrelay.ai
      - N8N_INSTANCE_AI_MODEL_API_KEY=gd-…
bash
docker compose pull
docker compose up -d

Kimi, Composer и Grok

Kimi работает и с Anthropic-credential (Base URL https://api.guardrelay.ai), и с узлом на OpenAI-совместимом API (Base URL https://api.guardrelay.ai/v1). Ключ тот же gd-…, в поле модели один из шести Kimi ID. На Anthropic-адресе список принимаемых полей закрытый: лишнее поле в настройках узла даёт 400 до списания.

Composer и Grok принимают и Anthropic-адрес https://api.guardrelay.ai, и OpenAI-совместимый https://api.guardrelay.ai/v1. В поле модели укажите точный id, например cursor-grok-4.6-medium или composer-2.5.

Узел для Kimi

  1. Создайте Credential с OpenAI-совместимым API.
  2. API Key — ваш gd-… из бота.
  3. Base URL — https://api.guardrelay.ai/v1, ровно с /v1.
  4. В воркфлоу добавьте узел AI Agent или OpenAI Chat Model и выберите этот credential.
  5. Model — впишите id вручную: k3.1-pro, k3.1-pro-highspeed, k3, k3-256k, kimi-for-coding или kimi-for-coding-highspeed.

Перед настройкой узла проверьте ключ одной командой:

bash
curl -X POST https://api.guardrelay.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GUARD_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "k3", "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}], "max_tokens": 128}'

Узел для Composer и Grok

  1. Создайте Credential типа Anthropic API: оба семейства принимают протокол Anthropic Messages.
  2. API Key — ваш gd-… из бота.
  3. Base URL — https://api.guardrelay.ai, без /v1.
  4. Добавьте узел AI Agent или Anthropic Chat Model и выберите этот credential.
  5. Model — впишите точный id: cursor-grok-4.6-high, cursor-grok-4.6-medium, composer-2.5 или их вариант с -fast.
bash
curl -X POST https://api.guardrelay.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer gd-ваш-ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "composer-2.5", "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}], "max_tokens": 128}'

GLM в n8n через HTTP Request

Этот пример отправляет обычный HTTP-запрос GLM через узел HTTP Request. Настройки специализированных AI-узлов n8n могут отличаться.

  1. Создайте credential/header secret для Authorization со значением Bearer gd-….
  2. Метод: POST; URL: https://api.guardrelay.ai/glm/v1/chat/completions.
  3. Добавьте content-type: application/json.
  4. Выберите JSON body и передайте точный model ID, messages и max_tokens: 4096.
  5. Используйте choices[0].message.content в следующем узле.
json
{
  "model": "glm-5.3",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "{{$json.prompt}}"}
  ],
  "max_tokens": 4096
}

Для stateful Responses используйте другой HTTP Request на /glm/v1/responses: сохраните response.id, затем передайте его как previous_response_id. store по умолчанию true; при store: false продолжение недоступно.

Разделы

На этой странице