Captcha Solver
für KI-Agenten
Ein Agent, der auf eine Challenge trifft, bleibt unbemerkt hängen. Stellen Sie das Lösen als Tool bereit, und die Blockade wird zu einem weiteren deterministischen Aufruf.
In Ihren Coding-Agenten einfügen
Claude Code, Cursor, Codex, Copilot oder Windsurf: Der Prompt fragt nach Ihrem API-Schlüssel, fügt den MCP-Server hinzu, baut einen Solve-Helper in Ihr Projekt ein und prüft alles End-to-End.
Richte CaptchaNo (https://captchano.com) in diesem Projekt ein, damit Captchas unsere Browser-Automatisierung nicht mehr blockieren. Lies zuerst die vollständige Setup-Anleitung und befolge sie: https://captchano.com/agents/setup.md Kurz zusammengefasst: 1. Frag mich nach einem CaptchaNo-API-Schlüssel (er beginnt mit "cn-"; ich kann einen unter https://captchano.com/dashboard/keys erstellen). Den Schlüssel niemals hart codieren, ausgeben, loggen oder committen. Speichere ihn als CAPTCHANO_API_KEY in der von Git ignorierten .env-Datei oder im Secret Store des Projekts. 2. Wenn du MCP unterstützt, füge dir selbst den CaptchaNo-MCP-Server hinzu: Befehl "npx -y captchano-mcp", env CAPTCHANO_API_KEY und CAPTCHANO_MAX_SPEND_USD=1.00 (in Claude Code: claude mcp add captchano -e CAPTCHANO_API_KEY=<key> -e CAPTCHANO_MAX_SPEND_USD=1.00 -- npx -y captchano-mcp). 3. Wenn diese Codebasis einen Browser oder HTTP-Client steuert (Playwright, Puppeteer, Selenium, Scrapy, requests...), füge einen kleinen solveCaptcha-Helper hinzu, der POST https://api.captchano.com/v1/solve?wait=60 mit dem Bearer-Schlüssel aufruft, und injiziere das zurückgegebene Token so, wie es die Anleitung zeigt. Nutze den vorhandenen HTTP-Client und Stil des Projekts. 4. Prüfen: Kontrolliere das Guthaben (Tool get_balance oder GET /v1/balance) und führe dann den End-to-End-Test mit einer einzigen Lösung aus der Anleitung durch (er löst das reCAPTCHA auf https://captchano.com/tools/captcha-demo und bestätigt, dass Google das Token akzeptiert). Unterstützt: reCAPTCHA v2/v3/Enterprise, Cloudflare Turnstile, DataDome (benötigt unseren eigenen Proxy) und Bild-Captchas. Fehlgeschlagene Lösungen werden nicht berechnet. Automatisiere nur Websites, die uns gehören oder deren Automatisierung uns erlaubt ist. Sag mir am Ende, was du geändert hast.
Vollständige Anleitung, der der Agent folgt: captchano.com/agents/setup.md
Setup, typisierte Responses und Kostenübersicht pro Lösung.
Setup, typisierte Responses und Kostenübersicht pro Lösung.
Setup, typisierte Responses und Kostenübersicht pro Lösung.
Setup, typisierte Responses und Kostenübersicht pro Lösung.
Setup, typisierte Responses und Kostenübersicht pro Lösung.
Setup, typisierte Responses und Kostenübersicht pro Lösung.
Warum Agenten an Captchas hängen bleiben
Ein Skript scheitert an einer Challenge laut. Ein Agent scheitert leise – und das ist schlimmer.
Nichts in einem typischen Agent-Toolset kann ein Bildraster oder eine sitzungsbasiert bewertete Challenge lösen, also steckt der Agent auf der Seite fest.
Modelle erfinden einen plausiblen nächsten Schritt und melden Fortschritt, den es nie gab. Der Fehler bleibt unbemerkt.
Ein Agent, der eine Seite mit Challenge immer wieder neu lädt, verbraucht Tokens und Zeit, ohne dem Ziel näher zu kommen.
Geben Sie dem Agenten ein Solver-Tool
- 01API als Tool kapseln
Eine Funktion, die type, sitekey und URL entgegennimmt und /v1/solve?wait=60 aufruft.
- 02Schlüssel aus dem Prompt heraushalten
Lesen Sie ihn im Tool aus der Umgebung, damit das Modell ihn nie sieht.
- 03Typisiertes Ergebnis zurückgeben
Das Token, den verwendeten User-Agent und die Kosten, damit der Agent absenden und die Ausgaben verbuchen kann.
- 04Schleife begrenzen
Begrenzen Sie Lösungen oder Ausgaben pro Lauf, damit ein verwirrter Agent nicht endlos auf einer Seite kreist.
Was das Tool zurückgibt
Jede Response enthält das Token oder Cookie, den User-Agent, mit dem es erzeugt wurde, und die Kosten der Lösung. Der Agent kann den User-Agent beim Absenden übernehmen, und ein Supervisor kann den Lauf stoppen, wenn die Ausgaben einen Schwellenwert überschreiten. Die Request-Formate für jeden Challenge-Typ finden Sie in der API-Referenz.
Kein SDK nötig
CaptchaNo ist eine schlichte REST-API. Jede der obigen Framework-Anleitungen besteht daher aus ein paar Zeilen eigenem Code statt aus einem Paket, dem Sie vertrauen müssen. Das heißt auch: Dasselbe Tool funktioniert in jedem Framework, für das wir noch keine Anleitung geschrieben haben.
FAQ zu Captchas für KI-Agenten
Kann ein KI-Agent Captchas selbst lösen?
Manchmal kann er eine Checkbox anklicken, aber Bild-Challenges kann er nicht zuverlässig beantworten – und automatisierten Browsern werden sie häufiger gezeigt. Ein Solver-Tool macht aus der Challenge einen einzigen deterministischen Aufruf, auf den der Agent reagieren kann.
Welche Agent-Frameworks werden unterstützt?
Jedes Framework, das eine HTTP-API aufrufen kann. Wir haben Anleitungen für MCP, LangChain, Browser Use, das OpenAI Agents SDK, CrewAI und n8n, und dasselbe Muster funktioniert auch anderswo.
Gibt es einen CaptchaNo-MCP-Server?
Ja. captchano-mcp ist ein Open-Source-MCP-Server (MIT), den Sie mit npx -y captchano-mcp starten. Er liest Ihren API-Schlüssel aus der Umgebung, nie vom Modell, und unterstützt ein optionales Ausgabenlimit. Er ist in der offiziellen MCP Registry gelistet.
Wie verhindere ich, dass ein Agent zu viel ausgibt?
Jedes Ergebnis enthält seine Kosten. Führen Sie im Tool oder im Laufkontext eine laufende Summe und lehnen Sie weitere Lösungen ab, sobald ein Budget überschritten ist.
Ist es erlaubt, Agenten Captchas lösen zu lassen?
Das hängt von der Website und der Aufgabe ab. Vorgesehen sind Agenten, die in Ihren eigenen Konten handeln, Ihre eigenen Systeme testen oder Daten erheben, die die Website erlaubt. Lesen Sie zuerst die Bedingungen der Zielseite.
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