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notebooklm

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by dfelix-net
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Python
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NotebookLM no Claude (Claude Code e Claude Desktop)

Conecte o Google NotebookLM ao Claude usando MCP. Depois de instalar, você pode pedir ao Claude, em linguagem natural:

  • "Liste meus cadernos do NotebookLM"

  • "Crie um caderno chamado 'Processo 0001234-56' e adicione este texto como fonte"

  • "Pergunte ao caderno X quais são os pontos controvertidos"

  • "Gere um podcast / slides / mapa mental / quiz a partir do caderno X"

Os materiais (podcast, vídeo, slides, relatório etc.) são gerados em português do Brasil.

Funciona no Windows e no Mac. Tempo estimado: 15 minutos. Não é preciso saber programar: basta copiar e colar os comandos.

O que você vai precisar

Related MCP server: NotebookLM MCP Server

Passo 1 — Instalar o uv

O uv é o programa que instala o Python e as bibliotecas deste projeto automaticamente.

Windows: abra o PowerShell (menu Iniciar → digite PowerShell → Enter) e cole:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Mac: abra o Terminal (Cmd + Espaço → digite Terminal → Enter) e cole:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Quando terminar, feche o PowerShell/Terminal e abra de novo e confira:

uv --version

Deve aparecer algo como uv 0.x.x.

Passo 2 — Baixar este projeto

  1. Nesta página do GitHub, clique no botão verde Code → Download ZIP.

  2. Descompacte o arquivo na sua pasta Documentos.

  3. Renomeie a pasta para notebooklm-mcp (o GitHub costuma adicionar -main no final do nome).

Ao final, você deve ter:

  • Windows: C:\Users\SEU_USUARIO\Documents\notebooklm-mcp

  • Mac: /Users/SEU_USUARIO/Documents/notebooklm-mcp

Se você usa git, pode clonar em vez de baixar o ZIP.

Passo 3 — Instalar as dependências

No PowerShell (Windows) ou Terminal (Mac), entre na pasta do projeto:

Windows:

cd $HOME\Documents\notebooklm-mcp

Mac:

cd ~/Documents/notebooklm-mcp

E instale:

uv sync

Na primeira vez demora um ou dois minutos. Se aparecer um erro de certificado (invalid peer certificate / UnknownIssuer), use este comando no lugar (veja o motivo em Problemas comuns):

uv sync --system-certs

Passo 4 — Fazer login no Google

Ainda na pasta do projeto, rode:

uv run python login.py

  1. Na primeira vez, o script baixa um navegador (Chromium, ~300 MB). Aguarde alguns minutos.

  2. Uma janela do navegador vai abrir. Entre na sua conta Google (incluindo verificação em duas etapas, se houver).

  3. Não feche o navegador. Quando a página do NotebookLM carregar, ele fecha sozinho.

  4. No terminal deve aparecer:

LOGIN OK! 12 caderno(s) encontrado(s).

Se a janela abrir atrás de outras, procure o ícone do Chromium na barra de tarefas (Windows) ou no Dock (Mac).

Passo 5 — Conectar ao Claude

  1. Feche o Claude por completo:

    • Windows: clique com o botão direito no ícone do Claude perto do relógio → Sair.

    • Mac: menu Claude → Quit Claude (ou Cmd + Q).

  2. No PowerShell/Terminal, na pasta do projeto, rode:

uv run python configurar.py

Deve aparecer algo como:

OK  Claude Desktop: ...claude_desktop_config.json
OK  Claude Code: ...\.claude.json

  1. Abra o Claude novamente.

Por que fechar o Claude? O app aberto regrava o próprio arquivo de configuração e apaga o que o script acabou de adicionar.

Passo 6 — Testar

No Claude Desktop (aba de conversa): peça

Liste meus cadernos do NotebookLM

No Claude Code: abra uma sessão nova e peça o mesmo.

Na primeira vez o Claude pede permissão para usar a ferramenta — clique em Permitir.

Para conferir se o servidor está ligado:

  • Claude Desktop: Configurações → Desenvolvedor: o notebooklm deve aparecer como running.

  • Claude Code: digite /mcp e veja se notebooklm aparece como conectado.

Ferramentas disponíveis

Ferramenta

O que faz

list_notebooks

Lista seus cadernos

create_notebook

Cria um caderno

add_source_url

Adiciona site ou vídeo do YouTube como fonte

add_source_text

Adiciona um texto como fonte

ask_notebook

Faz perguntas respondidas com base nas fontes

get_notebook_summary

Resume o caderno

generate_audio_overview

Gera podcast (Resumo em Áudio)

generate_video_overview

Gera vídeo (Resumo em Vídeo)

generate_slide_deck

Gera apresentação de slides

generate_mind_map

Gera mapa mental

generate_infographic

Gera infográfico

generate_quiz

Gera teste

generate_flashcards

Gera cartões de estudo

generate_summary_report

Gera relatório (briefing)

generate_data_table

Gera tabela de dados

Os materiais do "Estúdio" (podcast, vídeo, slides...) levam alguns minutos para ficar prontos e aparecem no painel Estúdio do NotebookLM.

Arquivos (PDF, Word): o servidor aceita texto e links, não arquivos. Um bom fluxo é pedir ao Claude Code para extrair o texto do PDF e enviá-lo ao caderno com add_source_text.

Problemas comuns

Sintoma

Causa

Solução

Claude diz "login ausente ou expirado", ou o notebooklm aparece como falho/"Connection closed"

O login do Google expirou (acontece de tempos em tempos)

Rode de novo uv run python login.py e reinicie o Claude

invalid peer certificate, CERTIFICATE_VERIFY_FAILED ou OPENSSL_Applink

Antivírus (Avast, AVG, Kaspersky...) inspecionando conexões seguras

Use uv sync --system-certs. Os scripts deste projeto já corrigem isso para o Python

O notebooklm some da configuração do Claude Desktop

O Claude estava aberto quando você rodou configurar.py

Feche o Claude por completo e rode configurar.py de novo

uv não é reconhecido como comando

O terminal foi aberto antes da instalação do uv

Feche e abra o PowerShell/Terminal

O navegador fechou e apareceu "fechado antes de terminar"

A janela foi fechada manualmente

Rode login.py de novo e deixe o navegador fechar sozinho

Mudou a pasta do projeto de lugar

A configuração aponta para o caminho antigo

Rode uv run python configurar.py de novo (com o Claude fechado)

Para trocar o idioma dos materiais gerados, defina a variável de ambiente NOTEBOOKLM_LANG (ex.: en, es, pt_PT).

Avisos importantes

  • Este projeto usa uma interface não oficial do NotebookLM (biblioteca notebooklm-py). Se o Google mudar algo, pode parar de funcionar até a biblioteca ser atualizada.

  • O arquivo de login fica em ~/.notebooklm/ no seu computador e dá acesso à sua conta Google. Nunca compartilhe essa pasta nem a envie para o GitHub.

  • Cuidado com dados sigilosos: o conteúdo enviado ao NotebookLM fica armazenado no Google, sujeito aos termos de uso do serviço.

Créditos

Adaptado de alfredang/notebooklm-mcp (licença MIT), com:

  • compatibilidade com a biblioteca notebooklm-py 0.8 (novo domínio notebook.google.com);

  • login que funciona no Windows e detecta sozinho o fim do login;

  • correções para antivírus que inspecionam HTTPS;

  • configurador automático do Claude Desktop (inclusive versão da Microsoft Store) e do Claude Code;

  • materiais gerados em português.

Available Tools

15 tools
add_source_textC

Adiciona um texto como fonte de um caderno (ex.: conteúdo de uma peça ou decisão).

Inputs: text (required), title (required), notebook_id (required).

add_source_urlB

Adiciona um site ou vídeo do YouTube (URL) como fonte de um caderno.

Inputs: url (required), notebook_id (required).

ask_notebookC

Faz uma pergunta respondida com base nas fontes do caderno.

Inputs: question (required), notebook_id (required).

create_notebookC

Cria um caderno novo com o título informado.

Inputs: title (required).

generate_audio_overviewC

Gera um Resumo em Áudio (podcast) no NotebookLM.

Inputs: notebook_id (required), instructions.

generate_data_tableC

Gera uma tabela de dados no NotebookLM.

Inputs: notebook_id (required), instructions.

generate_flashcardsC

Gera cartões de estudo (flashcards) no NotebookLM.

Inputs: notebook_id (required), instructions.

generate_infographicD

Gera um infográfico no NotebookLM.

Inputs: notebook_id (required), instructions.

generate_mind_mapC

Gera um mapa mental e o salva como nota no caderno.

Inputs: notebook_id (required).

generate_quizC

Gera um teste (quiz) no NotebookLM.

Inputs: notebook_id (required), instructions.

generate_slide_deckC

Gera uma apresentação de slides no NotebookLM.

Inputs: notebook_id (required), instructions.

generate_summary_reportC

Gera um relatório (documento de briefing) no NotebookLM.

Inputs: notebook_id (required), instructions.

generate_video_overviewD

Gera um Resumo em Vídeo no NotebookLM.

Inputs: notebook_id (required), instructions.

get_notebook_summaryC

Gera um resumo com os principais pontos do caderno.

Inputs: notebook_id (required).

list_notebooksA

Lista todos os cadernos (notebooks) da conta NotebookLM.

Inputs: no named parameters.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

    Deploy Server
    One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

    TDQS

    C2.8/5.0

    Scored across 15 tools

    Disambiguation4/5

    Most tools target clearly distinct actions or artifact types, such as add_source_url vs add_source_text and the various generate_* artifact generators. However, get_notebook_summary and generate_summary_report both concern summarization/briefing and could be confused, and generate_data_table is somewhat close to report generation.

    Naming Consistency5/5

    All tool names use consistent snake_case with a clear verb_noun pattern: list_notebooks, create_notebook, add_source_url, generate_mind_map, ask_notebook, get_notebook_summary, etc. The convention is predictable throughout.

    Tool Count5/5

    15 tools is well-scoped for NotebookLM's feature set, covering notebook creation, source ingestion, querying, and the major generated artifact types. Each tool has a distinct role in the workflow.

    Completeness3/5

    The surface covers create/list notebooks, add sources, ask/summarize, and many generation tasks. But it lacks update/delete notebook operations, source listing/removal, and a get-single-notebook tool, leaving notable lifecycle and management gaps.

    Maintenance

    ActivitySlowing
    ResponsivenessNo recent community issues

    Resources

    Related MCP Connectors

    Related MCP Servers

    • NotebookLM MCP Server

      ignitabull18
      A
      license
      A
      quality
      Not graded
      maintenance
      Enables interaction with Google's NotebookLM through natural language, allowing users to create and manage notebooks, add sources from URLs/YouTube/Google Drive, query AI for insights, generate audio podcasts and other studio content, and perform AI-powered research and analysis.
      32
      3
      MIT

    • NotebookLM MCP Server

      ran-ai-agency
      A
      license
      A
      quality
      D
      maintenance
      Enables interaction with Google NotebookLM through natural language to create and manage notebooks, add sources from URLs/YouTube/Google Drive, perform AI-powered research and analysis, generate audio podcasts, videos, infographics, and slide decks from notebook content.
      32
      MIT

    • NotebookLM MCP Server

      set2374
      A
      license
      A
      quality
      F
      maintenance
      Enables interaction with Google's NotebookLM through natural language to create and manage notebooks, add sources from URLs/YouTube/Drive, perform AI-powered research and analysis, and generate audio overviews, videos, infographics, and slide decks from research content.
      32
      6
      MIT

    • XLMCP

      xLydianSoftware
      A
      license
      B
      quality
      D
      maintenance
      Enables Claude Code to interact with Jupyter notebooks, perform semantic search over knowledge files, and manage research projects.
      33
      4
      MIT