Notebooklm MCP 2026

        

笔记本-mcp-2026

用于查询Google NotebookLM笔记本电脑的安全MCP服务器。专为与Claude Code、Cursor、VS Code Copilot和任何兼容MCP的AI助手一起使用而设计。

在YouTube上观看： https://youtu.be/xdI3uEA5rew?si=FkD0sdCZSFFWpjhy

它做什么

notebookm-mcp-2026使AI助手可以直接访问您的Google notebooklm笔记本电脑。它作为本地子进程（stdio传输）运行，不需要HTTP服务器。您的AI助手可以列出您的笔记本，阅读源内容，并向NotebookLM AI询问有关您的源的问题。

快速开始

三个命令。适用于macOS、Linux和Windows。

步骤1：安装

macOS/Linux：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv tool install notebooklm-mcp-2026

Windows（PowerShell）：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
uv tool install notebooklm-mcp-2026

已经有pipx了？ 您可以使用 pipx install notebooklm-mcp-2026 相反。

第二步：设置

重要提示： 在运行安装程序之前，请完全关闭谷歌Chrome浏览器。登录过程需要启动带有特殊标志的Chrome，如果Chrome已经在运行，则无法运行。

notebooklm-mcp-2026 setup

这将：

1. 打开Chrome浏览器，以便登录您的谷歌帐户
2. 检测您安装了哪些MCP客户端（Claude Code、Cursor、VS Code等）
3. 自动配置它们

第三步：使用它

重新启动MCP客户端并询问AI助手：

“列出我的NotebookLM笔记本”

就是这样！

需求

• 谷歌浏览器 （或Chromium）-需要一次性登录
• Python 3.11+ --如果您使用，则会自动安装 uv

没有Chrome？

从这里下载 google.com/chrome在Linux上， chromium 也工作。

没有Python？

如果你使用 uv 要安装（推荐），您不需要单独安装Python-- uv 为您处理。

如果你喜欢手动安装Python：

替代安装方法

快速入门使用 uv 因为它是最简单的（单个二进制，没有Python版本冲突）。其他选项：

# pipx (if you already have it)
pipx install notebooklm-mcp-2026

# pip (inside a virtual environment)
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install notebooklm-mcp-2026

# From source
git clone https://github.com/julianoczkowski/notebooklm-mcp-2026.git
cd notebooklm-mcp-2026
pip install -e .

认证

notebookm-mcp-2026使用通过Chrome DevTools协议提取的谷歌会话Cookie。不存储密码，只存储会话Cookie。

重要提示： 在运行登录之前完全关闭Google Chrome。登录过程需要启动带有特殊调试标志的Chrome，如果Chrome已经在运行，则无法运行。

notebooklm-mcp-2026 login

这将打开Chrome浏览器，您登录谷歌，该工具将会话Cookie保存在本地。饼干持续2-4周。当它们过期时，运行 login 再一次。

如果无法自动找到Chrome，该工具将向您显示手动启动Chrome的确切命令，或者您可以指定路径：

notebooklm-mcp-2026 login --chrome-path "/path/to/chrome"

存储凭据的位置

覆盖： NOTEBOOKLM_MCP_DATA_DIR=/custom/path

CLI命令

MCP客户端配置

这 setup 命令自动配置MCP客户端。您不需要手动编辑这些文件，但如果您这样做：

Claude Code — ~/.claude.json

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-mcp-2026": {
      "command": "notebooklm-mcp-2026",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

Cursor — ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-mcp-2026": {
      "command": "notebooklm-mcp-2026",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

VS Code (Copilot) — mcp.json

{
  "servers": {
    "notebooklm-mcp-2026": {
      "command": "notebooklm-mcp-2026",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

Claude Desktop

Claude Desktop不继承终端的PATH，因此您 必须使用完整路径 到可执行文件。

首先，找到您的可执行路径：

# macOS / Linux
which notebooklm-mcp-2026

# Windows (PowerShell)
where notebooklm-mcp-2026

然后编辑您的配置文件：

• macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

macOS示例：

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-mcp-2026": {
      "command": "/Users/YOUR_USER/.local/bin/notebooklm-mcp-2026",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

Windows示例：

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-mcp-2026": {
      "command": "C:\\Users\\YOUR_USER\\.local\\bin\\notebooklm-mcp-2026.exe",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

替换 YOUR_USER 使用您的实际用户名，或粘贴 which/where 上面的命令。

可用工具（9）

典型工作流程

1. list_notebooks          → find the notebook ID you want
2. list_sources            → see what sources are in it
3. query_notebook          → ask questions about the sources
4. get_source_content      → read raw source text if needed

输出示例

当你的AI助手来电时 list_notebooks，它返回的结构化数据如下：

{
  "status": "success",
  "count": 2,
  "notebooks": [
    {
      "id": "abc123-def456",
      "title": "Research Notes",
      "source_count": 3,
      "is_owned": true,
      "modified_at": "2026-01-15T10:30:00+00:00"
    },
    {
      "id": "ghi789-jkl012",
      "title": "Project Planning",
      "source_count": 5,
      "is_owned": true,
      "modified_at": "2026-01-14T08:00:00+00:00"
    }
  ]
}

和 query_notebook 返回：

{
  "status": "success",
  "answer": "Based on the sources, the main topics covered are...",
  "conversation_id": "conv-uuid-123",
  "turn_number": 1,
  "is_follow_up": false
}

后续对话

query_notebook 返回a conversation_id。将其传回去，在相同的对话背景下提出后续问题：

# First question
result = query_notebook(notebook_id="abc", query="What is the main topic?")
# result.conversation_id = "uuid-123"

# Follow-up
result = query_notebook(notebook_id="abc", query="Tell me more about that", conversation_id="uuid-123")

故障排除

“未通过身份验证”错误

跑 notebooklm-mcp-2026 login 在你的终端。

“Cookie过期”错误

会话cookie的寿命有限（2-4周）。跑 notebooklm-mcp-2026 login 再一次。

“未找到Chrome”错误

安装谷歌Chrome或Chromium。在Linux上，确保 google-chrome 或 chromium 在你的路径。您也可以直接指定路径：

notebooklm-mcp-2026 login --chrome-path "/path/to/chrome"

空笔记本列表

请确保您已登录到具有NotebookLM笔记本电脑的正确Google帐户。

“构建标签”错误

谷歌偶尔会轮换他们的构建标签。设置更新的标签：

NOTEBOOKLM_BL="boq_labs-tailwind-frontend_YYYYMMDD.XX_p0" notebooklm-mcp-2026 serve

速率限制错误

NotebookLM免费版每天允许约50次查询。等到第二天或升级。

还有别的吗？

运行诊断工具：

notebooklm-mcp-2026 doctor

环境变量

安全

• 未存储密码 --仅谷歌会话Cookie
• 文件权限 --凭据已保存 0o600 （仅限所有者读/写）
• 目录权限 --使用创建的数据目录 0o700 （仅限所有者）
• 不 eval/exec --任何地方都没有动态代码执行
• 不 shell=True --Chrome推出了显式参数列表
• Cookie过滤 --仅保留必要的Google身份验证Cookie
• Chrome清理 --Chrome进程始终终止于 finally 块
• 输入验证 --使用前验证所有工具参数
• 超时 --所有HTTP请求都有明确的超时
• CSRF保护 --在请求正文中传递的令牌，到期时自动刷新

发展

# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Lint
ruff check src/ tests/

MCP检验员测试

这 MCP检查员 允许您在web UI中交互式测试服务器的工具：

npx @modelcontextprotocol/inspector notebooklm-mcp-2026 serve

这将打开一个浏览器，您可以在其中使用自定义参数调用9个工具中的每一个并检查响应。你必须跑 notebooklm-mcp-2026 login 第一。

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