So verbinden Sie Ihre RSS-Feeds mit KI-Agenten

Warum RSS und KI-Agenten gut zusammenpassen

Die meisten KI-Agenten, die Webinhalte lesen müssen, beginnen damit, Seiten zu scrapen. Das bedeutet: HTML-Parsing, JavaScript-Rendering, Rate-Limiting, CAPTCHAs und Layouts, die sich bei jedem Redesign einer Website ändern.

SereneReader erledigt die schwere Arbeit bereits: Es ruft RSS-Feeds ab, verarbeitet das XML und speichert alles als saubere, strukturierte Daten. Die API liefert Ihrem Agenten diese Daten als JSON. Kein Scraping, kein Parsing, keine fragilen Seitenselektoren.

Sauberes JSON, keine Roh-Feeds. Ihr Agent kommt nie mit RSS oder XML in Berührung. SereneReader hat die Feeds bereits verarbeitet, HTML-Entities dekodiert, doppelt kodierten Inhalt korrigiert und alle Kodierungsbesonderheiten normalisiert, die Roh-Feed-Daten unübersichtlich machen. Der Agent fragt einfach die API ab und erhält sauberes, strukturiertes JSON zurück.

Manuell kuratierte Quellen. Sie wählen die Feeds aus. Sie entscheiden, worauf der Agent Zugriff hat. Es ist kein allgemeines Web-Crawling, sondern ein fokussierter Informationsstrom, den Sie kontrollieren.

Kein Scraping, keine Blockierungen. Ihr Agent kommuniziert mit der SereneReader-API, nicht mit den Quell-Websites. Keine robots.txt-Probleme, keine Anti-Bot-Maßnahmen, keine rechtlichen Graubereiche.

Chronologisch und dedupliziert. Artikel kommen einmalig und in der richtigen Reihenfolge an. Der Agent muss nicht verfolgen, was er bereits gesehen hat, wenn Sie nach Veröffentlichungsdatum filtern.

Wie es mit OpenClaw funktioniert

OpenClaw ist eine KI-Agenten-Plattform, mit der Agenten externe APIs als Tools aufrufen können. So verbinden Sie es mit SereneReader:

1. Generieren Sie einen API-Schlüssel in Ihren SereneReader-Einstellungen.
2. Definieren Sie die SereneReader-API als Tool in Ihrer OpenClaw-Agentenkonfiguration. Die Endpunkt-Dokumentation auf Ihrer Einstellungsseite zeigt dem Agenten genau, was er aufrufen soll.
3. Geben Sie dem Agenten eine Aufgabe. Zum Beispiel: „Prüfe jeden Morgen meine RSS-Feeds, fasse alles zusammen, was mit Infrastruktur-Sicherheit zu tun hat, und speichere eine Zusammenfassung in meinem Obsidian-Vault."

Der Agent übernimmt Planung, Filterung und Zusammenfassung. SereneReader übernimmt das Abrufen der Feeds und die Artikelspeicherung.

Beispiel-Agenten-Prompt

So könnten die Agentenanweisungen ungefähr aussehen:

Sie haben Zugriff auf die SereneReader-API. Rufen Sie täglich um 8 Uhr die in den letzten 24 Stunden veröffentlichten Artikel ab. Prüfen Sie für jeden Artikel, ob er sich auf Cybersicherheit, Infrastruktur oder DevOps bezieht. Falls ja, fügen Sie ihn einer täglichen Zusammenfassung hinzu. Speichern Sie die Zusammenfassung als neue Notiz in meinem Obsidian-Vault im Ordner „Daily Digests".

Der Agent ruft die API auf, verarbeitet die Ergebnisse und handelt entsprechend. Kein benutzerdefinierter Code, keine Cron-Jobs, keine Verbindungsskripte.

Beispielhafte Anwendungsfälle

Nachrichten-Monitoring-Agent

Abonnieren Sie 20–30 Branchen-Feeds in SereneReader. Verbinden Sie einen Agenten, der auf Erwähnungen Ihres Unternehmens, von Mitbewerbern oder bestimmten Themen achtet. Erhalten Sie ein tägliches Briefing, anstatt jeden Feed manuell zu überprüfen.

Forschungs-Digest

Folgen Sie akademischen Preprint-Feeds (arXiv, bioRxiv) und technischen Blogs. Lassen Sie einen Agenten neue Arbeiten nach Thema kategorisieren, alles Relevante für Ihre aktuellen Projekte markieren und eine wöchentliche Leseliste zusammenstellen.

Content-Pipeline

Abonnieren Sie Feeds in Ihrer Nische. Lassen Sie einen Agenten Trendthemen identifizieren, wichtige Punkte extrahieren und Content-Briefs entwerfen. Sie schreiben den Inhalt nach wie vor selbst, aber der Rechercheaufwand wird übernommen.

Wettbewerbs-Intelligence

Verfolgen Sie Blogs von Mitbewerbern, Changelog-Feeds und Pressemitteilungen. Ein Agent kann Produktlaunches, Preisänderungen und Feature-Ankündigungen erkennen und sie in einem strukturierten Format protokollieren.

Funktioniert mit jedem LLM-Tool

Die SereneReader-API liefert Standard-JSON über HTTP. Jedes Tool, das authentifizierte API-Anfragen stellen kann, kann es nutzen:

• OpenClaw für autonome Agenten-Workflows
• LangChain / LlamaIndex für Retrieval-Augmented Generation
• Eigene Skripte mit jeder LLM-API über OpenRouter (siehe Beispiel unten)
• Zapier / Make für No-Code-Automatisierung mit KI-Schritten
• n8n für selbst gehostete Workflow-Automatisierung

Das Muster ist immer dasselbe: Artikel aus SereneReader abrufen, sie zur Verarbeitung an ein LLM übergeben und das Ergebnis dorthin weiterleiten, wo es gebraucht wird.

Beispiel: Tägliches Digest-Skript mit OpenRouter

Ein Node.js-Skript, das die Artikel des gestrigen Tages aus SereneReader abruft, sie über OpenRouter mit einem beliebigen LLM zusammenfasst und das Ergebnis in eine lokale Datei schreibt. Führen Sie es mit node digest.mjs aus oder planen Sie es mit Cron.

// digest.mjs
// Requires: SERENE_API_KEY, SERENE_API_URL, and OPENROUTER_API_KEY env vars.
// Your API settings page in SereneReader has the base URL and endpoint paths.

const SERENE_API_KEY = process.env.SERENE_API_KEY;
const SERENE_API_URL = process.env.SERENE_API_URL; // from your API settings page
const OPENROUTER_API_KEY = process.env.OPENROUTER_API_KEY;

import { writeFileSync } from "node:fs";

// 1. Fetch yesterday's articles from SereneReader
const yesterday = new Date(Date.now() - 86400000).toISOString();
const res = await fetch(`${SERENE_API_URL}?since=${yesterday}`, {
  headers: { Authorization: `Bearer ${SERENE_API_KEY}` },
});

if (!res.ok) {
  console.error(`SereneReader API error: ${res.status}`);
  process.exit(1);
}

const { articles } = await res.json();

if (articles.length === 0) {
  console.log("No new articles since yesterday.");
  process.exit(0);
}

// 2. Build a prompt from article titles and snippets
const articleList = articles
  .map((a) => `- ${a.title} (${a.feedName})\n  ${a.snippet}`)
  .join("\n\n");

const prompt = [
  `Here are ${articles.length} articles from my RSS feeds`,
  `published in the last 24 hours:\n\n${articleList}\n\n`,
  `Write a concise daily digest. Group related articles`,
  `by topic. For each topic, summarize the key points in`,
  `2-3 sentences. Include the article titles so I know`,
  `which ones to read in full.`,
].join(" ");

// 3. Send to any model via OpenRouter
const llmRes = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${OPENROUTER_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "anthropic/claude-sonnet-4",
    messages: [{ role: "user", content: prompt }],
  }),
});

if (!llmRes.ok) {
  console.error(`OpenRouter API error: ${llmRes.status}`);
  process.exit(1);
}

const { choices } = await llmRes.json();
const summary = choices[0].message.content;

// 4. Write the digest to a local markdown file
const date = new Date().toISOString().split("T")[0];
const output = `# Daily Digest - ${date}\n\n${summary}\n`;
writeFileSync(`digest-${date}.md`, output);

console.log(`Digest written to digest-${date}.md (${articles.length} articles)`);

Keine Abhängigkeiten, kein Build-Schritt. Zwei API-Schlüssel, eine Datei – und Sie haben einen täglichen Forschungs-Digest. Tauschen Sie das Modell aus, ändern Sie den Prompt oder leiten Sie das Ergebnis stattdessen an Obsidian, Notion oder Slack weiter.

Erste Schritte

Der API-Zugang ist im Pro-Tarif für 5 $/Monat enthalten – nicht hinter einem Enterprise-Tier oder einem Spitzentarif versteckt, wie es bei den meisten konkurrierenden Readern der Fall ist.

1. Registrieren Sie sich bei SereneReader, falls Sie es noch nicht getan haben.
2. Abonnieren Sie die Feeds, auf die Ihr Agent zugreifen soll.
3. Generieren Sie in den Einstellungen einen API-Schlüssel.
4. Konfigurieren Sie Ihren Agenten so, dass er die SereneReader-API aufruft.

Die vollständige Endpunkt-Dokumentation finden Sie in Ihren Kontoeinstellungen. Mehr über die API selbst erfahren Sie unter Automatisierungen mit der SereneReader-API erstellen.