Автоматизация NotebookLM с исходным кодом для терминалов и AI-агентов.

繁體中文

notebooklm-skill предоставляет людям и клиентам MCP единый интерфейс для Google NotebookLM. Он создаёт блокноты из URL, сырого текста и локальных файлов; спрашивает на основе вопросы с метаданными цитирования; проводит быстрые или глубокие веб-исследования; и генерирует или скачивает артефакты NotebookLM.

Проект построен на notebooklm-py 0.8.x и FastMCP 4 (MCP Python SDK 2.x). и включает:

• основной CLI, ориентированный на JSON;
• пять сквозных исследовательских конвейеров;
• сервер FastMCP из 13 инструментов;
• установщики аутентификации с учётом профиля и Skill;
• один общий слой совместимости, поэтому CLI, конвейеры и MCP используют одно и то же поведение.

Это неофициальная интеграция с веб-API NotebookLM. Google может изменить сервис, доступность, квоты или поведение артефакта без предупреждения.

Требования

• Python 3.10 или новее (CI охватывает версии с 3.10 по 3.15)
• аккаунт Google с доступом к NotebookLM
• Chromium для одноразового входа в браузер (установленного через ./install.sh) или локального входа Google Chrome или Microsoft Edge
• опционально: команда trend-pulse для трендовых рабочих процессов и ffmpeg плюс Poppler для 'scripts/make_video.

notebooklm-skill

Source-grounded NotebookLM automation for terminals and AI agents.

繁體中文

notebooklm-skill gives humans and MCP clients one consistent interface for Google NotebookLM. It creates notebooks from URLs, raw text, and local files; asks grounded questions with citation metadata; completes fast or deep web research; and generates or downloads NotebookLM artifacts.

The project is built on notebooklm-py 0.8.x and FastMCP 4 (MCP Python SDK 2.x), and includes:

• a JSON-first core CLI;
• five end-to-end research pipelines;
• a 13-tool FastMCP server;
• profile-aware authentication and Skill installers;
• one shared compatibility layer, so CLI, pipelines, and MCP use the same behavior.

This is an unofficial integration with NotebookLM’s web API. Google can change the service, availability, quotas, or artifact behavior without notice.

Requirements

• Python 3.10 or newer (CI covers 3.10 through 3.15)
• a Google account with access to NotebookLM
• Chromium for the one-time browser login (installed by ./install.sh), or a local Google Chrome or Microsoft Edge
• optional: the trend-pulse command for trend workflows, and ffmpeg plus Poppler for scripts/make_video.sh

Quick start

Isolated source install

The installer creates a dedicated virtual environment, installs Chromium, links five commands into ~/.local/bin, and installs the Claude Code Skill using the standard directory layout.

git clone https://github.com/claude-world/notebooklm-skill.git
cd notebooklm-skill
./install.sh

notebooklm-auth setup
notebooklm-skill list

Ensure ~/.local/bin is on PATH.

PyPI or uvx

# Persistent virtual environment
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install notebooklm-skill
python -m playwright install chromium
notebooklm-auth setup

# Or run without a persistent install
uvx --from notebooklm-skill notebooklm-auth setup
uvx --from notebooklm-skill notebooklm-skill list

Direct upstream login is also available:

uvx --from notebooklm-py notebooklm login

Sessions are profile-aware. Select one with --profile NAME before a CLI subcommand, or set NOTEBOOKLM_PROFILE.

To use the locally installed Google Chrome instead of bundled Chromium:

notebooklm-auth setup --browser chrome --fresh

Core CLI

All successful commands print structured JSON to stdout. Diagnostics go to stderr; authentication errors return exit code 4 and argument errors return exit code 2.