/ Directorio / Playground / NotebookLM-py
← Todos los servidores ↗ GitHub
● Comunidad teng-lin ⚡ Instantáneo

NotebookLM-py

por teng-lin · teng-lin/notebooklm-py

Controla Google NotebookLM desde Claude — crea notebooks, ingesta fuentes, genera resúmenes de audio, incluyendo funciones que la UI web oculta.

notebooklm-py es una API Python no oficial + skill de Claude para NotebookLM. Expone el CRUD de notebooks, ingestión de fuentes (PDFs, URLs, YouTube) y las funciones de resumen de audio / mapa mental / FAQ. Incluye un CLI y un skill de agente para que puedas decir 'carga estos PDFs en un notebook y dame el resumen de audio' sin abrir nunca notebooklm.google.com.

▶ Ver demo 📦 Instalar 💡 Casos de uso

Por qué usarlo

Características clave

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

listo

Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-py-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/teng-lin/notebooklm-py",
        "~/.claude/skills/notebooklm-py"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-py-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/teng-lin/notebooklm-py",
        "~/.claude/skills/notebooklm-py"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-py-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/teng-lin/notebooklm-py",
        "~/.claude/skills/notebooklm-py"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-py-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/teng-lin/notebooklm-py",
        "~/.claude/skills/notebooklm-py"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "notebooklm-py-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/teng-lin/notebooklm-py",
        "~/.claude/skills/notebooklm-py"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "notebooklm-py-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/teng-lin/notebooklm-py",
          "~/.claude/skills/notebooklm-py"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add notebooklm-py-skill -- git clone https://github.com/teng-lin/notebooklm-py ~/.claude/skills/notebooklm-py

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: NotebookLM-py

Construir un digest de investigación a partir de un lote de papers

👤 Investigadores / analistas ⏱ ~20 min beginner

Cuándo usarlo: 10 papers llegaron a tu bandeja; quieres una síntesis rápida.

Requisitos previos
  • Cuenta de Google con acceso a NotebookLM — Inicia sesión una vez a través del flujo de autenticación de Python
Flujo
  1. Ingestar
    Usa notebooklm-py. Crea un notebook 'Lecturas T2'. Añade los 10 PDFs de /papers/.✓ Copiado
    → Notebook creado; fuentes cargadas
  2. Sintetizar
    Genera un resumen agrupado por temas a través de todas las fuentes.✓ Copiado
    → Síntesis entre fuentes
  3. Audio
    Genera un resumen de audio. Guarda el MP3.✓ Copiado
    → Archivo MP3

Resultado: 10 papers digeridos en algo que puedes leer en 20 minutos o escuchar mientras caminas.

Errores comunes
  • La calidad de las fuentes varía — Pide atribución por fuente en la síntesis
Combinar con: filesystem

Generar automáticamente un FAQ a partir de la documentación del producto

👤 Producto / DevRel ⏱ ~25 min beginner

Cuándo usarlo: Tienes docs y necesitas un FAQ para los usuarios.

Flujo
  1. Cargar
    Crea un notebook a partir de /docs (recursivo). Genera el FAQ.✓ Copiado
    → Output del FAQ
  2. Refinar
    Elimina los elementos del FAQ que no se preguntan realmente. Añade citas a las secciones de la fuente.✓ Copiado
    → FAQ citado y filtrado por relevancia

Resultado: FAQ listo para publicar.

Errores comunes
  • Preguntas genéricas — Proporciona ejemplos de preguntas reales de usuarios si los tienes

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

notebooklm-py-skill + filesystem

Guardar resúmenes de audio + resúmenes localmente

Guarda el MP3 en /research/audio/.✓ Copiado
notebooklm-py-skill + aris-research-skill

ARIS para investigación autónoma, NotebookLM para síntesis

ARIS encuentra los papers; NotebookLM los digiere en un resumen de audio.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

HerramientaEntradasCuándo llamarCoste
create_notebook title Nuevo proyecto 1 NotebookLM op
add_source notebook_id, source: pdf|url|youtube Construir el conjunto de fuentes 1 op + ingestion time
generate_audio notebook_id, style? Resumen de audio 1 op + render
generate_mind_map notebook_id Visualizar la estructura de fuentes 1 op
ask notebook_id, question Q&A anclado en las fuentes 1 op

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API
Limitado por los límites del plan de NotebookLM
Tokens por llamada
Tokens mínimos — el coste principal es la API de NotebookLM
Monetario
Gratis en el nivel gratuito de NotebookLM; de pago para límites más altos
Consejo
Reutiliza los notebooks; no los crees y deseches

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Ámbitos mínimos: Google auth for NotebookLM
Almacenamiento de credenciales: Caché local de token OAuth
Salida de datos: Google NotebookLM
No conceder nunca: OAuth scopes you don't need

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

Flujo de autenticación bloqueado

Limpia el caché local de token y vuelve a autenticarte

La ingestión de fuentes falla en PDFs grandes

Divide en trozos más pequeños; NotebookLM tiene límites de tamaño por fuente

La generación de audio está en cola para siempre

La cola de audio de NotebookLM puede ser lenta; reintenta más tarde

Alternativas

NotebookLM-py vs otros

AlternativaCuándo usarlaContrapartida
UI web de NotebookLMUso manual, puntualSin automatización; se pierden las funciones programáticas
Pipeline RAG personalizadoNecesitas control total sobre los modelosMucha ingeniería frente a las funciones gratuitas de NotebookLM

Más

Recursos

📖 Lee el README oficial en GitHub

🐙 Ver issues abiertas

🔍 Ver todos los 400+ servidores MCP y Skills