nblm-mcp

Google NotebookLM(2026년 7월 Gemini Notebook으로 리브랜딩)에 AI 에이전트가 접근할 수 있게 해주는 MCP 서버입니다: 노트북을 나열하고 생성하고, 소스를 관리하고, 해당 소스에서 인용과 함께 답변되는 질문을 하고, 오디오 개요, 브리핑 문서, 퀴즈, 마인드 맵 같은 Studio 아티팩트를 생성합니다.

핵심은 근거 기반(grounding)입니다. NotebookLM은 사용자가 제공한 자료에서만 답변하므로, ask를 호출할 수 있는 에이전트는 추측 대신 사용자 자신의 문서에서 인용된 답변을 얻습니다. 그리고 Gemini가 서버 측에서 읽기를 수행하므로 자체 컨텍스트 토큰이 들지 않습니다.

⚠️ 비공식 — 먼저 읽어주세요

Google에는 NotebookLM용 공개 소비자 API가 없습니다. 이 서버는 notebooklm.google.com UI가 호출하는 동일한 비공개 웹 엔드포인트를 구동하며, MIT 라이선스 notebooklm-py 라이브러리를 통해 사용자 자신의 브라우저 세션 쿠키로 인증합니다.

• Google과 제휴하거나 보증하지 않습니다.

• 내부 API는 예고 없이 변경되어 이 서버를 손상시킬 수 있습니다.

• 사용자 Google 계정의 속도 제한과 일일 Studio 할당량이 적용됩니다.

• 자동화에 편한 계정을 사용하세요. 개인 프로젝트, 연구, 프로토타입에 가장 적합합니다.

Google은 Gemini Notebook Enterprise용 공식 API를 문서화합니다. 해당 기능이 있는 Workspace/Cloud 조직이라면 이 서버보다 공식 API를 우선 사용하세요.

설치

아직 PyPI에 없습니다 — 이 저장소에서 바로 설치하세요. uvx가 요청 시 빌드하고 실행하므로 수동으로 업데이트할 것이 없습니다:

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

Related MCP server: NotebookLM MCP Server

한 번 로그인

로그인에는 auth 추가 기능(Playwright)과 키보드 앞의 사람이 필요합니다:

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

브라우저 창이 열립니다. 평소처럼 NotebookLM에 로그인하세요. 세션 쿠키는 ~/.notebooklm/ 아래에 저장됩니다(notebooklm-py가 사용하는 것과 동일한 프로필 구조이므로 기존 notebooklm login도 작동합니다). MCP 서버는 자체적으로 로그인하지 않습니다 — MCP 호스트가 제공할 수 없는 대화형 브라우저가 필요합니다.

Playwright에 아직 브라우저가 없으면 먼저 playwright install chromium을 실행하세요.

쿠키는 만료됩니다. 만료되면 도구가 인증 오류를 반환하기 시작합니다. 로그인 명령을 다시 실행하세요.

클라이언트에 연결

Claude Code — -s user를 사용하면 모든 프로젝트에서 사용할 수 있습니다:

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

Claude Desktop — claude_desktop_config.json에 다음을 추가하고 앱을 다시 시작하세요(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 Desktop은 GUI에서 실행되므로 셸의 PATH를 상속하지 않습니다. 서버가 시작되지 않으면 "uvx"를 절대 경로(which uvx, 일반적으로 ~/.local/bin/uvx)로 바꾸세요.

어느 쪽이든 에이전트에게 auth_status를 호출하도록 요청하여 작동을 확인하세요.

도구

동작 참고 사항

• 파괴적 도구는 게이트가 있습니다. delete_notebook과 delete_source는 confirm=true 없이는 실행을 거부하므로 잘못된 도구 호출이 노트북을 파괴할 수 없습니다.

• 생성은 느리고 할당량 제한이 있습니다. generate_artifact는 작업이 대기열에 들어가면 즉시 반환하고(wait=false, 기본값) 에이전트에게 list_artifacts를 폴링하라고 알려줍니다. 대신 wait=true를 전달하면 차단됩니다. NBLM_GENERATION_TIMEOUT초까지 기다립니다.

• 파일 경로는 서버 측입니다. add_source(file_path=...)와 download_artifact는 MCP 서버가 실행 중인 호스트에서 읽고 쓰며, 이는 사용자의 채팅 클라이언트가 실행되는 곳과 반드시 같지는 않습니다.

구성

모두 선택 사항입니다 — .env.example을 참조하세요. 작업 디렉토리에 .env가 있으면 로드됩니다.

개발

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

테스트 스위트는 인메모리 가짜 클라이언트에 대해 도구를 실행합니다 — Google에 접촉하지 않으므로 어디서든 안전하고 빠르게 실행할 수 있습니다.

선행 작업

notebooklm-py가 어려운 부분 — 비공개 batchexecute 프로토콜의 리버스 엔지니어링과 유지보수 —을 담당하고 자체적으로 더 큰 MCP 서버를 제공합니다. 이 프로젝트는 그 라이브러리 위에 더 작고 의견이 반영된 도구 표면입니다: 더 적은 도구, 파괴적 작업에 대한 확인 게이트, 인용이 확인된 답변.

라이선스

MIT — LICENSE를 참조하세요.