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Notebooklm MCP Ultimate

MCP Server

notebooklm-mcp

NotebookLM MCP Ultimate是一个AI研究工具集,提供44种工具,用于通过Google NotebookLM和Gemini 2.5进行AI驱动的研究,适用于开发者在本地文档中智能搜索和生成内容。

工具数

44

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
开发工具TypeScriptClaudeClaudeCursorVS Code

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

kabuto-png

提供方

kabuto-png

最后核验

2026/5/17 20:22

运行时

Node.js

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

npx notebooklm-mcp config set profile minimal # or standard / full

详细介绍

NotebookLM MCP终极版

通过Google NotebookLM和Gemini 2.5进行人工智能研究的44个MCP工具

![TypeScript](https://www.typescriptlang.org/) ![MCP](https://modelcontextprotocol.io/) ](https://www.npmjs.com/package/notebooklm-mcp-ultimate) ![Fork of notebooklm-mcp](https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-mcp) ![CI](https://github.com/kabuto-png/notebooklm-mcp-ultimate/actions/workflows/ci.yml) ](https://github.com/kabuto-png/notebooklm-mcp-ultimate)

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问题

当你告诉Claude Code或Cursor“搜索我的本地文档”时,会发生以下情况:

  • 大量代币消费:在文档中搜索意味着重复读取多个文件
  • 检索不准确:搜索关键字,忽略上下文和文档之间的连接
  • 幻觉:当它找不到东西时,它会发明听起来合理的API
  • 昂贵且缓慢:每个问题都需要重新阅读多个文件

解决方案

让您的本地代理商直接与 笔记本LM --谷歌的 零幻觉知识库 由Gemini 2.5提供支持,可从您的文档中提供智能、综合的答案。

Your Task → Local Agent asks NotebookLM → Gemini synthesizes answer → Agent writes correct code

真正的优势:NotebookLM和编辑器之间不再需要手动复制粘贴。您的代理直接询问NotebookLM,并在CLI中直接得到答案。它通过自动跟进建立了深入的理解——Claude按顺序提出了多个问题,每个问题都建立在最后一个问题的基础上,获得了具体的实现细节、边缘案例和最佳实践。您可以将NotebookLM链接保存到带有标签和描述的本地库,Claude会根据您当前的任务自动选择相关的笔记本。

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为什么是NotebookLM,而不是本地RAG?

方法令牌成本设置时间幻觉答案质量
将文档发送给Claude🔴 非常高(多个文件读取)即时是-填补空白变量检索
网络搜索🟡 中等即时高-来源不可靠命中或未命中
本地RAG🟡 中高小时数(嵌入、分块)中等检索间隔取决于设置
笔记本LM MCP🟢 最少5分钟 -未知时拒绝专家综合

是什么让NotebookLM更出色?

  1. 由Gemini预处理:上传文档一次,获得即时专家知识
  2. 自然语言问答:不仅仅是检索----实际的理解和综合
  3. 多源相关性:连接50多个文档中的信息
  4. 引用支持:每个答案都包括源引用
  5. 无基础设施:不需要矢量数据库、嵌入或分块策略

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先决条件

安装

克劳德代码

claude mcp add notebooklm npx notebooklm-mcp-ultimate@latest

法典

codex mcp add notebooklm -- npx notebooklm-mcp-ultimate@latest

Gemini

gemini mcp add notebooklm npx notebooklm-mcp-ultimate@latest

Cursor

添加 ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "notebooklm-mcp-ultimate@latest"]
    }
  }
}

amp

amp mcp add notebooklm -- npx notebooklm-mcp-ultimate@latest

VS Code

code --add-mcp '{"name":"notebooklm","command":"npx","args":["notebooklm-mcp-ultimate@latest"]}'

Other MCP clients

通用MCP配置:

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["notebooklm-mcp-ultimate@latest"]
    }
  }
}

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快速开始

1.安装MCP服务器(请参阅 安装 以上)

2.身份验证(一次性)

在聊天中说(Claude/Codex):

"Log me in to NotebookLM"

*Chrome窗口打开→ 用谷歌登录*

无头/CI/CD? 复制 ~/.local/share/notebooklm-mcp/browser_state/state.json 并设置:

export GOOGLE_AUTH_COOKIES_PATH=/path/to/state.json

无头认证文档 了解详情。

3.创建您的知识库

首选 notebookm.google.com → 创建笔记本→ 上传您的文档:

  • 📄 PDF、谷歌文档、markdown文件
  • 🔗 网站,GitHub仓库
  • 🎥 Youtube视频
  • 📚 每个笔记本电脑有多个来源

分享: ⚙️ 分享→ 任何有链接的人→ Copy

4.让克劳德用吧

"I'm building with [library]. Here's my NotebookLM: [link]"

就这样 Claude现在向NotebookLM询问它需要什么,在编写代码之前建立专业知识。

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真实世界示例

构建一个没有幻觉的n8n工作流

挑战:n8n的API是新的-Claude对节点名称和函数产生幻觉。

解决方案:

  1. 已下载完整的n8n文档→ 合并成可管理的块
  2. 上传到NotebookLM
  3. 告诉克劳德: *“为我构建一个Gmail垃圾邮件过滤器工作流。使用此NotebookLM:\[链接\]”*

观看AI对AI对话:

Claude → "How does Gmail integration work in n8n?"
NotebookLM → "Use Gmail Trigger with polling, or Gmail node with Get Many..."

Claude → "How to decode base64 email body?"
NotebookLM → "Body is base64url encoded in payload.parts, use Function node..."

Claude → "How to parse OpenAI response as JSON?"
NotebookLM → "Set responseFormat to json, use {{ $json.spam }} in IF node..."

Claude → "What about error handling if the API fails?"
NotebookLM → "Use Error Trigger node with Continue On Fail enabled..."

Claude → ✅ "Here's your complete workflow JSON..."

结果:第一次尝试的完美工作流程。没有调试产生幻觉的API。

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核心功能

零幻觉

如果您的文档中没有信息,NotebookLM拒绝回答。没有发明API。

自主研究

Claude会自动提出后续问题,在编码之前建立完整的理解。

智能图书馆管理

保存带有标签和描述的NotebookLM链接。Claude会自动为您的任务选择合适的笔记本。

"Add [link] to library tagged 'frontend, react, components'"

深入的迭代研究

  • Claude会自动提出后续问题,以建立完整的理解
  • 每个答案都会引发更深层次的问题,直到克劳德掌握了所有细节
  • 示例:对于n8n工作流,Claude连续问了多个关于Gmail集成、错误处理和数据转换的问题

跨工具共享

设置一次,随处使用。Claude Code、Codex、Cursor——都共享同一个库。

深度清理工具

随时都可以重新开始。使用分类预览扫描整个系统以查找NotebookLM数据。

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工具类别

9个类别的44个工具:

类别计数工具
系统管理4get_health、setup_auth、re_auth、cleanup_data
会话管理3列出会话、关闭会话、重置会话
笔记本管理8添加笔记本、列出笔记本、获取笔记本、选择笔记本、更新笔记本、删除笔记本、搜索笔记本、获取库状态
笔记本CRUD4create_Notebook_remote、重命名_Notebook.remote、删除_Notebook-remote、添加_file_source
问答1ask_question
内容生成9生成faq、生成简报、生成时间线、生成大纲、生成学习指南、生成抽认卡、生成测验、生成思维导图、建议问题
音频工作室5获取音频状态、创建音频、更新音频、删除音频、下载音频
源代码管理7列表源、添加源、添加文本源、添加youtube源、添加驱动源、删除源、摘要源
研究3发现_来源、重要_来源、研究_主题

请参阅 工具类别 详情请参阅第节。

工具配置文件

通过仅加载所需的工具来减少令牌使用:

简介工具用例
最小5仅查询
标准10+图书馆管理
满的44所有工具
npx notebooklm-mcp config set profile minimal   # or standard / full
npx notebooklm-mcp config set disabled-tools "cleanup_data,re_auth"

.env.example 所有可用选项。

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建筑

graph LR
    A[Your Task] --> B[Claude/Codex]
    B --> C[MCP Server]
    C --> D[Chrome Automation]
    D --> E[NotebookLM]
    E --> F[Gemini 2.5]
    F --> G[Your Docs]
    G --> F
    F --> E
    E --> D
    D --> C
    C --> B
    B --> H[Accurate Code]

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常用命令

意图结果
身份验证*“打开NotebookLM身份验证设置”* 或 *“让我登录NotebookLM”*Chrome打开进行登录
添加笔记本*“将\[链接\]添加到库”*保存带有元数据的笔记本
列出笔记本*“显示我们的笔记本”*列出所有已保存的笔记本
研究先行*“编码前在NotebookLM中研究此问题”*多问题会议
选择笔记本*“使用React笔记本”*设置活动笔记本
更新笔记本*“更新笔记本标签”*修改元数据
删除笔记本*“从库中删除\[笔记本\]”*从库中删除
查看浏览器*“显示浏览器”*观看NotebookLM实时聊天
修复身份验证*“修复NotebookLM身份验证”*清除并重新验证
切换帐户*“使用不同的Google帐户重新进行身份验证”*更改帐户
干净重启*“运行NotebookLM清理”*删除所有数据以重新开始
保留图书馆*“清理但保留我的图书馆”*保存笔记本
删除所有数据*“删除所有NotebookLM数据”*完全移除

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与备选方案的比较

vs.在本地下载文档

  • :下载文档→ 克劳德:“搜索这些文件”
  • 问题:克劳德读取了数千个文件→ 大量使用令牌,经常错过连接
  • 笔记本LM:由Gemini预先索引,所有文档的语义理解

与网络搜索

  • :“在线研究X”
  • 问题:过时的信息、幻觉般的例子、不可靠的来源
  • 笔记本LM:只有您信任的文档,始终是最新的,有引用

与本地RAG设置相比

  • :设置嵌入、向量数据库、分块策略、检索管道
  • 问题:经过数小时的设置、调整检索,仍然可以“创造性地”填补空白
  • 笔记本LM:上传文档→ done.谷歌处理一切。

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常见问题解答

真的是零幻觉吗? 对。NotebookLM是专门为只从上传的源中回答问题而设计的。如果它不知道,它会这么说。

那么利率限制呢? 免费版对每个Google帐户都有每日查询限制。支持快速切换帐户以继续研究。

这有多安全? Chrome在本地运行。您的凭据永远不会离开您的计算机。如果担心,请使用专用的谷歌帐户。

我能看看发生了什么事吗? 对!说 *“显示浏览器”* 观看NotebookLM的实时对话。

是什么让这比克劳德的内在知识更好? 您的文档始终是最新的。没有训练中断。没有幻觉。非常适合新库、内部API或快速发展的项目。

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文档

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底线

无笔记本LM MCP:编写代码→ 发现它错了→ 调试幻觉API→ 重复

使用NotebookLM MCP:克劳德先研究→ 写入正确的代码→ 船速更快

停止调试幻觉。开始发送准确的代码。

# Get started in 30 seconds
claude mcp add notebooklm npx notebooklm-mcp-ultimate@latest

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免责声明

此工具自动化了浏览器与NotebookLM的交互,使您的工作流程更加高效。然而,一些友好的提醒:

关于浏览器自动化: 虽然我内置了人性化功能(逼真的打字速度、自然延迟、鼠标移动),使自动化行为更加自然,但我不能保证谷歌不会检测或标记自动化使用。我建议使用专用的谷歌帐户进行自动化,而不是你的主帐户——把它想象成网络抓取:可能很好,但安全总比后悔好!

关于CLI工具和AI代理: 像Claude Code、Codex和类似的人工智能助手这样的CLI工具非常强大,但它们也会出错。请谨慎使用:

  • 在提交或部署之前,始终检查更改
  • 首先在安全环境中进行测试
  • 对重要工作进行备份
  • 记住:人工智能代理是助手,而不是绝对可靠的神谕

我为自己构建了这个工具,因为我厌倦了NotebookLM和我的编辑器之间的复制粘贴舞蹈。我分享它是希望它也能帮助其他人,但我对可能发生的任何问题、数据丢失或帐户问题不承担责任。请自行判断和使用。

也就是说,如果你遇到问题或有疑问,请随时在GitHub上打开问题。我很乐意帮助排除故障!

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贡献

我们欢迎捐款!看 贡献.md 用于开发设置和指南。

发现bug了吗?有一个功能想法吗? 打开一个问题.

安全

要报告漏洞,请使用 。参见 安全.md 了解详情。

行为准则

该项目遵循 贡献者契约。请在所有互动中保持尊重。

致谢

该项目以其他人的工作为基础:

  • 笔记本mcp 由Gérôme Dexheimer开发——该项目的原始MCP服务器

许可证

麻省理工学院——在你的项目中自由使用。

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基于对幻觉API的失望而构建,由谷歌的NotebookLM提供支持

⭐ 如果这能节省您的调试时间!

目录标签

目录标签

开发工具TypeScriptClaudeAI研究本地部署零幻觉知识库文档搜索内容生成

支持客户端

ClaudeCursorVS Code

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Node.js

来源包(packageName,安装包名)

notebooklm-mcp

工具数量(toolCount,工具数)

44

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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