Enhance Chat Responses with Real-Time Search via Bright Data MCP & Gemini AI — n8n ワークフロー

複雑度 トリガー13個のノード🏷️ Miscellaneous👁 317回閲覧作成者:Ranjan Dailata

概要

Disclaimer This template is only available on n8n self-hosted as it's making use of the community node for MCP Client.

Who this is for?

The Chat Conversations with Bright Data MCP Search Engines & Google Gemini workflow is designed for users who need real-time, AI-enhanced conversations powered by live search engine results.

This workflow is tailored for:​

Data Analysts - Who want live, search-based data fused with AI reasoning.

Marketing Researchers - Seeking up-to-the-minute market or co

使用ノード

AI AgentSimple MemoryGoogle Gemini Chat ModelHTTP Request Tool

ワークフロープレビュー

Bright Data Search Engines
Bright Data Google Search
Disclaimer
This template is only available on n8n self-hosted as i
Note
Use Bright Data MCP Search Engine assistant tools to pe
The AI Agent will make use of suitable search engine-ba
LLM Usage
Google Gemini is employed by the AI agent to understand
memorymodeltooltooltooltooltool
W
When chat message received
AI Agent
Google Gemini Chat Model
Simple Memory
W
When clicking ‘Test work…
M
MCP Client list all tool…
M
MCP Client Bright Data S…
S
Set search query
G
Google Search Engine for…
B
Bing Search Engine for B…
M
MCP Client List all tools
HTTP Request for Webhook…
Y
Yandex Search Engine for…
13 nodes11 edges

仕組み

  1. 1

    トリガー

    このワークフローは トリガー トリガーで開始します。

  2. 2

    処理

    データは 13 個のノードを流れます, connecting agent, chattrigger, lmchatgooglegemini。

  3. 3

    出力

    ワークフローは自動化を完了し、設定された宛先に結果を配信します。

ノード詳細 (13)

AI

AI Agent

n8n-nodes-langchain.agent

#1
SI

Simple Memory

n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow

#2
GO

Google Gemini Chat Model

n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini

#3
HT

HTTP Request Tool

n8n-nodes-langchain.toolHttpRequest

#4

このワークフローのインポート方法

  1. 1右側の JSONをダウンロード ボタンをクリックしてワークフローファイルを保存します。
  2. 2n8nインスタンスを開き、ワークフロー → 新規 → ファイルからインポート に進みます。
  3. 3ダウンロードした enhance-chat-responses-with-real-time-search-via-bright-data-mcp-gemini-ai ファイルを選択し、インポートをクリックします。
  4. 4各サービスノードの 認証情報(APIキー、OAuthなど)を設定します。
  5. 5ワークフローをテスト をクリックして動作確認し、有効化します。

またはn8nの JSONからインポート に直接貼り付け:

{ "name": "Enhance Chat Responses with Real-Time Search via Bright Data MCP & Gemini AI", "nodes": [...], ...}

インテグレーション

agentchattriggerlmchatgooglegeminimanualtriggermemorybufferwindown8n-nodes-mcp.mcpclientn8n-nodes-mcp.mcpclienttoolsettoolhttprequest

このワークフローを取得

ワンクリックでダウンロード&インポート

JSONをダウンロードn8n.ioで見る
ノード13
複雑度medium
トリガーtrigger
閲覧数317
カテゴリMiscellaneous

作成者

Ranjan Dailata

Ranjan Dailata

@ranjancse

タグ

agentchattriggerlmchatgooglegeminimanualtriggermemorybufferwindown8n-nodes-mcp.mcpclientn8n-nodes-mcp.mcpclienttoolsettoolhttprequest

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