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

uvx notebooklm-skill --help

详细介绍

记事本技能

NotebookLM做研究，克劳德写内容。

连接趋势主题发现的唯一工具→ NotebookLM深度研究→ AI内容创建→ 多平台出版。可作为Claude Code Skill或独立的MCP服务器使用。

![License: MIT](LICENSE)

繁体中文版README

______________________________________________________________________

演示

语言	YouTube	幻灯片
英语	手表	6页，自动生成
繁体中文	手表	5页，自动生成

所有幻灯片、播客和视频均由NotebookLM使用此工具生成。

______________________________________________________________________

这是什么？

记事本技能 将NotebookLM的研究能力与Claude的内容生成联系起来。为其提供URL、PDF或热门话题——它创建了一个NotebookLM笔记本，运行深入的研究查询，并将结构化的结果交给Claude进行优化输出：文章、社交帖子、通讯、播客或任何您需要的格式。

建立在笔记本 v0.3.4——纯异步Python，无需OAuth设置。

Sources (URLs, PDFs)          NotebookLM                Claude               Artifacts & Platforms
+-----------------+    +------------------+    +-----------------+    +----------------------+
| Web articles    |--->| Create notebook  |--->| Draft article   |--->| Blog / CMS           |
| Research papers |    | Add sources      |    | Social posts    |    | Threads / X          |
| YouTube videos  |    | Ask questions    |    | Newsletter      |    | Newsletter           |
| Trending topics |    | Extract insights |    | Any format      |    | Any platform         |
+-----------------+    +------------------+    +-----------------+    +----------------------+
     Phase 1                Phase 2                Phase 3                  Phase 4
                                |
                                v
                       +------------------+
                       | Generate artifacts|
                       | Audio (podcast)   |
                       | Video             |
                       | Slides            |
                       | Report            |
                       | Quiz              |
                       | Flashcards        |
                       | Mind map          |
                       | Infographic       |
                       | Data table        |
                       | Study guide       |
                       +------------------+
                            Phase 2b

快速开始

# Option A: uvx (recommended — zero install)
uvx notebooklm-skill --help
uvx --from notebooklm-skill notebooklm-mcp   # Start MCP server

# Option B: pip install from PyPI
pip install notebooklm-skill

# Option C: Install from source
git clone https://github.com/claude-world/notebooklm-skill.git
cd notebooklm-skill && pip install .

# Option D: One-line install (pip + Playwright + Claude Code Skill)
git clone https://github.com/claude-world/notebooklm-skill.git
cd notebooklm-skill && ./install.sh

# Authenticate with Google (one-time, opens browser)
uvx notebooklm login              # if using uvx
# or: python3 -m notebooklm login  # if using pip install

# Use commands (uvx or direct — both work the same)
notebooklm-skill create --title "My Research" --sources https://example.com/article
notebooklm-skill ask --notebook "My Research" --query "What are the key findings?"
notebooklm-skill podcast --notebook "My Research" --lang en --output podcast.m4a
notebooklm-pipeline research-to-article --sources https://example.com --title "Topic"
notebooklm-mcp                   # Start MCP server (stdio mode)

或者直接使用脚本： python scripts/notebooklm_client.py create ...

看 docs/SETUP.md 查看完整的设置指南。

认证

notebooklm-py使用基于浏览器的谷歌登录。无需API密钥，无需OAuth客户端ID，无需Google Cloud项目。

# One-time login (opens Chromium, sign in with Google)
uvx notebooklm login              # if using uvx
python3 -m notebooklm login       # if using pip install

步骤	命令	发生了什么
登录	`uvx notebooklm login`	打开Chromium，用户登录谷歌
会话存储	自动	保存到 `~/.notebooklm/storage_state.json`
后续使用	所有CLI/MCP命令	读取已保存的会话，纯HTTP调用
验证	`uvx notebooklm-skill list`	列出笔记本以确认身份验证有效
清除	`rm -rf ~/.notebooklm`	删除存储的会话

会议通常持续数周。重新运行 login 如果您遇到身份验证错误。

两种使用方法

	克劳德代码技能	MCP 服务器
最适合	希望在工作流中使用NotebookLM的Claude Code用户	任何兼容MCP的客户端（Cursor、Gemini CLI等）
设置	将技能复制到 `.claude/skills/`	将服务器添加到MCP配置
调用	Claude自动检测相关时间	工具出现在客户端工具列表中
配置	`SKILL.md` + `.env`	`.mcp.json` + `.env`
需求	Python 3.10+，notebookm-py

特性

功能	描述	状态
笔记本CRUD	创建、列出、删除笔记本	可用
源摄入	添加URL、PDF、YouTube链接、纯文本	可用
研究查询	针对有引用的笔记本来源提问	可用
结构化提取	获取关键事实、论点、时间表	可用
内容生成	将研究成果作为Claude的背景	可用
批量操作	一次处理多个源或查询	可用
趋势脉冲积分	自动发现要研究的热门话题	可用
线程病毒代理集成	发布研究支持的社交帖子	可用

工件生成（9种可下载类型）

工件	格式	描述
音频	M4A	人工智能生成的播客讨论
视频	MP4	带视觉效果的视频摘要
幻灯片	PDF/PPTX	演示文稿
报告	Markdown	综合书面报告
测验	JSON/Markdown/HTML	多项选择题
抽认卡	JSON/Markdown/HTML	学习抽认卡
思维导图	JSON	可视化概念图
信息图	PNG	可视化数据摘要
数据表	CSV	结构化数据提取
学习指南	Markdown	结构化学习材料

大多数工件支持语言选择（例如。， --lang zh-TW).例外情况：测验、抽认卡、思维导图。

备注NotebookLM返回MPEG-4（M4A）格式的音频，而不是MP3。

建筑

+---------------------------------------------------------------+
|                      notebooklm-skill                          |
|                                                                |
|  +---------+  +--------------+  +----------+  +------------+  |
|  | Phase 1 |  |   Phase 2    |  |  Phase 3 |  |  Phase 4   |  |
|  | Collect  |->|  Research    |->| Generate  |->|  Publish   |  |
|  +---------+  +--------------+  +----------+  +------------+  |
|      |              |                |               |         |
|  +--------+  +-------------+  +-----------+  +-----------+    |
|  | URLs   |  | NotebookLM  |  |  Claude    |  | Threads   |    |
|  | PDFs   |  | (via        |  |  Content   |  | Blog      |    |
|  | RSS    |  |  notebooklm |  |  Engine    |  | Email     |    |
|  | Trends |  |  -py 0.3.4) |  |            |  | CMS       |    |
|  +--------+  | - notebooks |  +-----------+  +-----------+    |
|              | - sources   |        |                          |
|              | - chat/ask  |  +-----------+                    |
|              | - artifacts |  | Artifacts |                    |
|              +-------------+  | audio     |                    |
|                               | video     |                    |
|                               | slides    |                    |
|                               | report    |                    |
|                               | quiz      |                    |
|                               | flashcards|                    |
|                               | mind-map  |                    |
|                               | infographic| ⚠️ no download    |
|                               | data-table|                    |
|                               | study-guide|                   |
|                               +-----------+                    |
|                                                                |
|  +-----------------------------------------------------------+ |
|  |  Interfaces                                                | |
|  |  +-- scripts/          CLI tools (notebooklm-py direct)   | |
|  |  +-- mcp_server/       MCP protocol server                 | |
|  |  +-- SKILL.md          Claude Code skill definition        | |
|  +-----------------------------------------------------------+ |
+---------------------------------------------------------------+
         ^                                          ^
         |                                          |
   +-----------+                             +-----------+
   |trend-pulse|                             |threads-   |
   |(optional) |                             |viral-agent|
   +-----------+                             |(optional) |
                                             +-----------+

使用示例

1.文章研究

python scripts/pipeline.py research-to-article \
  --sources "https://arxiv.org/abs/2401.00001" \
            "https://blog.example.com/ai-agents" \
  --title "AI Agent Survey"

2.社会岗位研究

python scripts/pipeline.py research-to-social \
  --sources "https://example.com/ai-news" \
  --platform threads \
  --title "AI News This Week"

3.从主题到内容的趋势

python scripts/pipeline.py trend-to-content \
  --geo TW \
  --count 5 \
  --platform threads

4.RSS批处理摘要

python scripts/pipeline.py batch-digest \
  --rss "https://example.com/feed.xml" \
  --title "Weekly AI Digest"

5.生成所有工件

python scripts/pipeline.py generate-all \
  --sources "https://example.com/article" \
  --title "Research" \
  --output-dir ./output \
  --language zh-TW

6.幻灯片+播客→ YouTube视频

将NotebookLM生成的幻灯片和播客合并到YouTube上的视频中：

# Generate slides and podcast
python scripts/notebooklm_client.py generate --notebook "Research" --type slides
python scripts/notebooklm_client.py podcast --notebook "Research" --lang en --output podcast.m4a
python scripts/notebooklm_client.py download --notebook "Research" --type slides --output slides.pdf

# Convert PDF to PNG + compose video
./scripts/make_video.sh slides.pdf podcast.m4a output.mp4

管道工作流

工作流	输入	输出	步骤
`research-to-article`	URL，文本	文章草稿JSON	创建笔记本→ 5 研究问题→ 条款草案
`research-to-social`	URL、文本	社交帖子草稿	创建笔记本→ 总结→ 平台特定岗位
`trend-to-content`	地理，计数	按趋势内容	获取趋势→ 创建笔记本→ 研究→ 草稿
`batch-digest`	RSS URL	新闻摘要	获取RSS→ 创建笔记本→ 摘要+问答
`generate-all`	URL、文本	音频、视频、PDF等。	创建笔记本→ 生成所有工件→ 下载

MCP服务器设置

添加到您的项目 .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "notebooklm-skill", "notebooklm-mcp"]
    }
  }
}

或者，如果您是通过安装的 pip install notebooklm-skill:

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "notebooklm-mcp"
    }
  }
}

适用于Claude Code、Cursor、Gemini CLI和任何兼容MCP的客户端。

Claude代码技能设置

# Option A: Symlink (auto-updates with git pull)
./install.sh

# Option B: Manual copy
mkdir -p .claude/skills/notebooklm
cp /path/to/notebooklm-skill/SKILL.md .claude/skills/notebooklm/
cp /path/to/notebooklm-skill/scripts/*.py .claude/skills/notebooklm/scripts/
cp /path/to/notebooklm-skill/requirements.txt .claude/skills/notebooklm/

# Authenticate (one-time)
python3 -m notebooklm login

当您询问研究、NotebookLM或内容创建时，Claude会自动检测到该技能。

API 参考

CLI命令（11）

命令	描述
`create`	使用URL/文本源创建笔记本
`list`	列出所有笔记本
`delete`	删除笔记本
`add-source`	将源（URL、文本或文件）添加到现有笔记本
`ask`	提出一个研究问题（返回答案+引用）
`summarize`	获取笔记本摘要
`generate`	生成工件（音频、视频、幻灯片等）
`download`	下载生成的工件
`research`	进行深层网络研究
`podcast`	快捷方式 `generate --type audio` （自动下载）
`qa`	快捷方式 `generate --type quiz`

MCP工具（13）

工具	说明
`nlm_create_notebook`	使用源创建笔记本
`nlm_list`	列出所有笔记本
`nlm_delete`	删除笔记本
`nlm_add_source`	将源添加到现有笔记本
`nlm_ask`	提问（返回答案+引用）
`nlm_summarize`	获取笔记本摘要
`nlm_generate`	生成工件（9种类型，不包括信息图）
`nlm_download`	下载生成的工件
`nlm_list_sources`	在笔记本中列出来源
`nlm_list_artifacts`	列出生成的工件
`nlm_research`	深度网络研究
`nlm_research_pipeline`	完整的研究管道
`nlm_trend_research`	趋势→ 研究管道

集成

趋势脉冲 --来自7个来源的实时趋势主题发现
线病毒剂 --自动发布研究支持的社交帖子

贡献

分叉存储库
创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
提交您的更改
推送并打开拉取请求

# Development setup
git clone https://github.com/claude-world/notebooklm-skill.git
cd notebooklm-skill
pip install -e .
python3 -m notebooklm login
python -m pytest tests/

许可证

MIT许可证。看许可证.

目录标签

PythonClaude文档处理AI研究助手本地部署自动内容生成多平台发布趋势分析

支持客户端

ClaudeCursor

接入字段

传输方式（transport，传输协议）

stdio

鉴权方式（authType，认证方式）

oauth

运行时（runtime，运行环境）

Python

工具数量（toolCount，工具数）

13

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

stdiooauth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

MCP World

mcpworld.com

/detail/0e25b3e36fcaede9881f442c38e39d5a

NotebookLM-skill是一款连接NotebookLM深度研究能力和Claude内容生成的AI工具，支持从URL、PDF或趋势话题自动生成文章、社交媒体帖子、新闻稿等多种格式的内容。

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