nblm-mcp

Un servidor MCP que da a un agente de IA acceso a Google NotebookLM (renombrado Gemini Notebook en julio de 2026): listar y crear cuadernos, gestionar sus fuentes, hacer preguntas que se responden desde esas fuentes con citas, y generar artefactos de Studio como resúmenes de audio, documentos informativos, cuestionarios y mapas mentales.

La clave es la base documental. NotebookLM responde solo a partir del material que le has dado, así que un agente que pueda llamar a ask obtiene respuestas citadas de tus propios documentos en lugar de adivinar — y no cuesta tokens de tu propio contexto, porque Gemini hace la lectura en el servidor.

⚠️ No oficial — lee esto primero

Google no tiene una API pública de consumo para NotebookLM. Este servidor utiliza los mismos endpoints web privados que usa la interfaz de notebooklm.google.com, autenticados con las cookies de tu propia sesión de navegador, mediante la librería notebooklm-py con licencia MIT.

• No está afiliado ni respaldado por Google.

• La API interna puede cambiar sin previo aviso y romper este servidor.

• Se aplican los límites de tasa y las cuotas diarias de Studio de tu cuenta de Google.

• Usa una cuenta con la que te sientas cómodo automatizando. Es mejor para proyectos personales, investigación y prototipos.

Google sí documenta una API oficial para Gemini Notebook Enterprise. Si tienes una organización de Workspace/Cloud con esa función, prefierela a esta.

Instalación

Aún no está en PyPI — instala directamente desde este repositorio. uvx lo compila y ejecuta bajo demanda, así que no hay nada que mantener actualizado manualmente:

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

Related MCP server: NotebookLM MCP Server

Inicia sesión una vez

El inicio de sesión necesita el extra auth (Playwright) y una persona delante del teclado:

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

Se abre una ventana del navegador; inicia sesión en NotebookLM como harías normalmente. Las cookies de sesión se guardan en ~/.notebooklm/ (la misma estructura de perfiles que usa notebooklm-py, así que un notebooklm login existente también funciona). El servidor MCP nunca inicia sesión por su cuenta — necesita un navegador interactivo, que un host MCP no puede proporcionar.

Si Playwright aún no tiene navegador, ejecuta playwright install chromium primero.

Las cookies caducan. Cuando lo hacen, las herramientas empiezan a devolver un error de autenticación; vuelve a ejecutar el comando de inicio de sesión.

Conéctalo a un cliente

Claude Code — -s user lo hace disponible en todos los proyectos:

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

Claude Desktop — añade esto a claude_desktop_config.json y reinicia la aplicación (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 se lanza desde la interfaz gráfica, que no hereda el PATH de tu shell. Si el servidor no arranca ahí, sustituye "uvx" por su ruta absoluta (which uvx, normalmente ~/.local/bin/uvx).

En cualquier caso, confirma que funciona pidiendo al agente que llame a auth_status.

Herramientas

Notas sobre el comportamiento

• Las herramientas destructivas están protegidas. delete_notebook y delete_source se niegan a ejecutarse sin confirm=true, así que una llamada de herramienta accidental no puede destruir un cuaderno.

• La generación es lenta y está sujeta a cuotas. generate_artifact devuelve el resultado en cuanto el trabajo está en cola (wait=false, el valor por defecto) y le dice al agente que consulte list_artifacts. Pasa wait=true para bloquear en su lugar; espera hasta NBLM_GENERATION_TIMEOUT segundos.

• Las rutas de archivo son del lado del servidor. add_source(file_path=...) y download_artifact leen y escriben en el host que ejecuta el servidor MCP, que no es necesariamente donde se ejecuta el cliente de chat del usuario.

Configuración

Todo es opcional — consulta .env.example. Se carga un .env en el directorio de trabajo si existe.

Desarrollo

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

La suite de pruebas ejecuta las herramientas contra un cliente falso en memoria — nunca toca Google, así que es segura y rápida de ejecutar en cualquier lugar.

Trabajo previo

notebooklm-py hace la parte difícil — la ingeniería inversa y el mantenimiento del protocolo privado batchexecute — y trae su propio servidor MCP, más grande. Este proyecto es una superficie de herramientas más pequeña y con criterio sobre esa librería: menos herramientas, compuertas de confirmación en operaciones destructivas y respuestas con citas resueltas.

Licencia

MIT — consulta LICENSE.