传统方式：
你 → 把文档发给 Claude → Claude 尝试记住 → 可能编造 API

使用 NotebookLM MCP：
你 → Claude 向"图书管理员"提问 → "图书管理员"查阅文档 → 返回准确答案

graph LR
    A[你: 帮我用这个库] --> B[Claude Code]
    B --> C[MCP: 我需要查文档]
    C --> D[NotebookLM]
    D --> E[Gemini 阅读你的文档]
    E --> D
    D --> C
    C --> B
    B --> F[准确代码]

claude mcp add notebooklm npx sumulige-notebooklm-mcp@latest

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sumulige-notebooklm-mcp@latest"]
    }
  }
}

"Log me in to NotebookLM"

"I'm working with [库名]。这是我的 NotebookLM：[粘贴链接]"

你: "怎么用这个状态管理库？"

AI → NotebookLM: "这个库的核心概念是什么？"
    → 得到答案后 →
    → NotebookLM: "怎么初始化 store？"
    → 得到答案后 →
    → NotebookLM: "如何处理异步 action？"

最终: AI 综合所有答案，写出准确的代码

# 安装
claude mcp add notebooklm npx sumulige-notebooklm-mcp@latest

# 验证
claude mcp list

# 卸载
claude mcp remove notebooklm

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sumulige-notebooklm-mcp@latest"]
    }
  }
}

# 安装
codex mcp add notebooklm -- npx sumulige-notebooklm-mcp@latest

# 验证
codex mcp list

# 卸载
codex mcp remove notebooklm

gemini mcp add notebooklm npx sumulige-notebooklm-mcp@latest

code --add-mcp '{"name":"notebooklm","command":"npx","args":["sumulige-notebooklm-mcp@latest"]}'

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "npx",
      "args": ["sumulige-notebooklm-mcp@latest"]
    }
  }
}

"我要用 [框架名] 构建应用。这是文档 NotebookLM：[链接]"
"这个框架的组件系统是怎么工作的？"
"给我一个完整的组件示例"

# 环境变量
export NOTEBOOKLM_PROFILE=minimal

# CLI
npx sumulige-notebooklm-mcp@latest --profile minimal

export HEADLESS=false          # 显示浏览器窗口
export BROWSER_TIMEOUT=60000   # 超时时间（毫秒）

export STEALTH_ENABLED=true
export STEALTH_HUMAN_TYPING=true
export TYPING_WPM_MIN=160      # 打字速度范围
export TYPING_WPM_MAX=240

export MAX_SESSIONS=10         # 最大并发会话
export SESSION_TIMEOUT=900     # 会话超时（秒）

FF_USE_NEW_ARCHITECTURE=true npx sumulige-notebooklm-mcp@latest

FF_USE_SESSION_ACTOR=true FF_USE_RESPONSE_OBSERVER=true npx sumulige-notebooklm-mcp@latest

import { ToolHandlers } from "sumulige-notebooklm-mcp";
import { createHttpAdapter } from "sumulige-notebooklm-mcp/adapters";

const adapter = createHttpAdapter(toolHandlers, {
  port: 3000,
  prefix: "/api/v1",
  cors: { origin: true }
});

await adapter.start();
// 服务器运行在 http://localhost:3000

curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "这个库怎么初始化？"}'

curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/ask \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/event-stream" \
  -d '{"question": "详细解释认证流程"}'

curl http://localhost:3000/api/v1/notebooks

interface HttpAdapterConfig {
  port: number;           // 监听端口
  host?: string;          // 主机地址，默认 "0.0.0.0"
  prefix?: string;        // API 前缀，默认 "/api/v1"
  cors?: {
    origin?: string | string[] | boolean;  // CORS 来源
    credentials?: boolean;                  // 允许凭据
  };
}

// 通过 handleAskQuestion 启用流式
const result = await handlers.handleAskQuestion({
  question: "这个库怎么使用？",
  streaming: true,
  streaming_options: {
    min_interval_ms: 100,  // 最小发送间隔
    max_jitter_ms: 50,     // 随机抖动范围
    chunk_size: 0          // 0 = 逐字，>0 = 按块
  }
}, sendProgress, (chunk, fullText) => {
  // 每收到新内容时调用
  process.stdout.write(chunk);
});

// 或直接使用 session
const result = await session.askWithStreaming(
  "解释认证流程",
  (chunk, fullText) => console.log(chunk),
  { minIntervalMs: 100 }
);

interface StreamingResult {
  success: boolean;
  response?: string;      // 完整响应文本
  error?: string;
  durationMs: number;     // 总耗时
  totalChars?: number;    // 总字符数
  chunkCount?: number;    // 发送的块数
}