CaptchaNo
[ AGENTS ]

Captcha solving
n8n agents के लिए

Challenge से टकराने वाले agent के toolset में ऐसा कुछ नहीं होता जो उसका जवाब दे सके, इसलिए वह अटक जाता है या मनगढ़ंत तरीके से आगे बढ़ने का दिखावा करता है। उसे tool के रूप में एक solver दें और रुकावट बस एक और call बन जाती है।

n8n · http request node
HTTP Request node
  Method:          POST
  URL:             https://api.captchano.com/v1/solve?wait=60
  Authentication:  Header Auth
                   Name:  Authorization
                   Value: Bearer cn-YOUR_API_KEY
  Send Body:       JSON
  Body:
  {
    "type": "turnstile",
    "sitekey": "{{ $json.sitekey }}",
    "url": "{{ $json.pageUrl }}"
  }

The node outputs { status, solution: { token, userAgent }, cost } —
pass {{ $json.solution.token }} to the next step.

Agents को ख़ास तौर पर इसकी ज़रूरत क्यों है

Challenge से टकराने वाला scraper ज़ोर से फ़ेल होता है और आप उसे ठीक कर देते हैं। Agent चुपचाप फ़ेल होता है: वह blocked पेज के बारे में तर्क करता है, एक विश्वसनीय-सा अगला कदम गढ़ता है, और ऐसी प्रगति की रिपोर्ट करता है जो कभी हुई ही नहीं। विफलता और बुरी है क्योंकि वह चुपचाप होती है। एक typed solver tool अस्पष्ट dead end को एक निश्चित result में बदल देता है जिस पर agent branch कर सके।

Tool क्या लौटाता है

  • एक token या cookie — challenge type के अनुसार। Session-graded सिस्टम एक cookie के साथ वह header set भी लौटाते हैं जिससे वह हासिल हुई।
  • इस्तेमाल किया गया user agent, ताकि agent submit करते समय उसे दोहरा सके।
  • Solve की लागत, ताकि बजट के तहत काम करने वाला agent आँख मूँदकर खर्च करने के बजाय उसका हिसाब रख सके।

Loop को सीमा में रखना

Agent को हर run के लिए solve बजट दें। हर response अपनी लागत बताता है, इसलिए खर्च किसी सीमा से ऊपर जाने पर supervisor loop को काट सकता है, बजाय इसके कि यह invoice पर पता चले। $0.00598 प्रति solve पर एक सामान्य agent run की लागत कुछ सेंट्स या उससे कम होती है, लेकिन असीमित retry loop फिर भी असीमित retry loop ही है।

Tool call को blocking रखें

उदाहरण ?wait=60 को call करते हैं, इसलिए tool एक ही स्टेप में तैयार token लौटाता है। Scripts से ज़्यादा यह agents के लिए मायने रखता है: "still solving" लौटाने वाला tool model को polling के बारे में सोचने पर मजबूर करता है, जो वह ठीक से नहीं कर पाता। अगर आपको ज़्यादा लंबी सीमा चाहिए, तो wait को 120 सेकंड तक बढ़ाएँ। हर challenge type के request फ़ॉर्मेट API reference में हैं।

[ यह कैसे फ़िट होता है ]

n8n में solve कैसे फ़िट होता है

n8n का AI Agent node एक HTTP Request tool को call कर सकता है। इसे solve endpoint पर point करें, और agent workflow के बीच में ही captcha clear कर सकता है।

  1. 01
    एक AI Agent node जोड़ें

    हमेशा की तरह एक chat model और memory कनेक्ट करें।

  2. 02
    एक HTTP Request tool जोड़ें

    ?wait=60 और Header Auth credentials के साथ API पर POST करें।

  3. 03
    Tool का विवरण दें

    Agent को बताएँ कि जब किसी पेज पर captcha दिखे तो type, sitekey और url के साथ इसे call करे।

  4. 04
    Token का इस्तेमाल करें

    Agent token को उस tool को देता है जो फ़ॉर्म submit करता है।

Token को पेज में कैसे डालें

Agent को tool से token मिलता है और वह उसे अगले node या tool को देता है जो submit करता है।

[ आम गलतियाँ ]

इंटीग्रेशन आमतौर पर कहाँ गलत होते हैं

टाइमआउट

Tool का timeout wait value से ज़्यादा रखें।

Key का उजागर होना

n8n credentials का इस्तेमाल करें ताकि key कभी prompt या workflow export में न दिखे।

[ FAQ ]

n8n captcha: अक्सर पूछे सवाल

क्या कोई community node है?

नहीं, और इसकी ज़रूरत भी नहीं। HTTP Request tool पूरा API कवर करता है।

क्या मैं इसे बिना agent के चला सकता हूँ?

हाँ। एक HTTP Request node वाले सादे workflow के लिए n8n इंटीग्रेशन गाइड देखें।

क्या यह n8n cloud पर काम करता है?

हाँ। यह एक सामान्य outbound HTTPS request है।

Agent ने कितना खर्च किया, यह कैसे देखूँ?

हर result में लागत शामिल होती है, और dashboard में हर solve की सूची होती है।

[ आगे पढ़ें ]

उपयोगी गाइड

n8n workflow इंटीग्रेशन
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