nbln-mcp

Ein MCP-Server, der einem KI-Agenten Zugriff auf Google NotebookLM gewährt (im Juli 2026 umbenannt in Gemini Notebook): Notebooks auflisten und erstellen, deren Quellen verwalten, Fragen stellen, die aus diesen Quellen mit Zitaten beantwortet werden, und Studio-Artefakte wie Audio-Zusammenfassungen, Briefing-Dokumente, Quizze und Mindmaps erzeugen.

Der Sinn liegt im Grounding. NotebookLM antwortet nur aus dem Material, das du ihm gegeben hast. Ein Agent, der ask aufrufen kann, bekommt also zitierte Antworten aus deinen eigenen Dokumenten, statt zu raten – und es kostet keine Tokens deines eigenen Kontexts, weil Gemini das Lesen serverseitig übernimmt.

⚠️ Inoffiziell – zuerst lesen

Google bietet keine öffentliche Consumer-API für NotebookLM. Dieser Server spricht dieselben privaten Web-Endpunkte an, die auch die Notebooklm.google.com-Oberfläche nutzt, authentifiziert mit deinen eigenen Browser-Session-Cookies, über die MIT-lizenzierte Bibliothek notebooklm-py.

• Weder mit Google verbunden noch von Google unterstützt.

• Die interne API kann sich ohne Ankündigung ändern und diesen Server brechen.

• Es gelten die Ratenlimits deines Google-Kontos und die täglichen Studio-Kontingente.

• Verwende ein Konto, bei dem dir die Automatisierung nichts ausmacht – am besten für private Projekte, Recherchen und Prototypen.

Google dokumentiert hingegen eine offizielle API für Gemini Notebook Enterprise. Falls du eine Workspace-/Cloud-Organisation mit diesem Feature hast, bevorzuge diese gegenüber diesem Server.

Installation

Noch nicht auf PyPI – installiere direkt aus diesem Repository. uvx baut und startet die Verbindung im Lieferbetrieb, sodass du nichts von Hand aktualisieren musst:

uvx --from git+https://github.com/Diego-Dev-Moros/nblm-mcp nblm-mcp

Related MCP server: NotebookLM MCP Server

Einmal anmelden

Für die Anmeldung brauchst du das auth-Extra (Playwright) und eine Person vor der Tastatur:

uvx --from "nblm-mcp[auth] @ git+https://github.com/Diego-Dev-Moros/nblm-mcp" nblm-mcp-login

Ein Browserfenster öffnet sich; melde mich bei NotebookLM wie gewohnt an. Die Session-Cookies werden unter ~/.notebooklm/ gespeichert (dasselbe Profil-Layout, das auch notebooklm-py verwendet, eine vorhandene notebooklm login hat also nichts dabei). Der MCP-Server meldet sich niemals von selbst an – er braucht einen interaktiven Browser, den ein MCP-Host nicht bieten kann.

Falls Playwright noch keinen Browser hat, führe zuerst playwright install chromium aus.

Cookies laufen ab. Wenn das passiert, melden die Tools deinen Validation-Challenge – dann führe die Anmeldung einfach erneut aus.

Mit einem Client verbinden

Claude Code – -s user macht es in jedem Projekt verfügbar:

claude mcp add notebooklm -s user -- \
  uvx --from git+https://github.com/Diego-Dev-Moros/nblm-mcp nblm-mcp

Claude Desktop – füge dies zu claude_desktop_config.json hinzu und starte die App neu (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/, Windows: %APPDATA%\Claude\, Linux: ~/.config/Claude/):

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/Diego-Dev-Moros/nblm-mcp", "nblm-mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop startet von der GUI, die die PATH-Variable deiner Shell nicht erbt. Falls der Server dort nicht starten kann, ersetze "uvx" durch den absoluten Pfad der uvx (which uvx, normalerweise ~/.local/bin/uvx).

In jedem Fall kannst du es prüfen, indem du den Agenten bittest, auth_status zu rufen.

Tools

Hinweise zum Verhalten

• Destruktive Tools sind geschützt. delete_notebook und delete_source führen ohne confirm=true nicht aus, damit ein versehentlicher Aufruf kein Notebook zerstören kann.

• Generatoren brauchen Zeit und sind quotaabhängig. generate_artifact meldet sich, sobald der Auftrag eingereiht ist (wait=false – Standardmaterialempfehlung) und rät dem Agenten, list_artifacts abzufragen. Möchtest du stattdessen blockieren, gib wait=true mit; dann hat er bis zu NBLM_GENERATION_TIMEOUT Sekunden.

• Dateipfade laufen serverseitig. add_source(file_path=...) und download_artifact lesen/schreiben auf dem Host, wo der MCP-Server läuft – das ist nicht unbedingt der Rechner, auf dem dein Chat-Client läuft.

Konfiguration

Alles optional – siehe .env.example. Eine .env im Arbeitsverzeichnis wird geladen, wenn sie vorhanden ist.

Entwicklung

uv venv && uv pip install -e ".[dev]"
uv run pytest
uv run ruff check src tests

Die Tests führen die Tools gegen eine In-Memory-Fake-Client aus – sie berühren veritabel nie Google, und sind überall sicher und schnell auszuführen.

Verwandte Projekte

notebooklm-py macht den schweren Teil: Reverse-Engineering und Pflege des privaten batchexecute-protokolls und bringt seinen eigenen, grüderen MCP-Server mit. Dieses Projekt ist eine bewusst schlankere, reduzierte Tool-Oberfläche auf Basis dieser Bibliothek: weniger Tools, Bestätigungspflicht für destruktive Operationen und auf Quellen aufgelöste Antworten.

Lizenz

MIT – siehe LICENSE.