Notebooklm

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非公式プロジェクト — 始める前に知っておいてください

Google とは提携していません。NotebookLM の Web アプリが使用するものと同じ batchexecute エンドポイントと通信し、エンドポイントの移動時にはブラウザーをフォールバックとして使用します。 これらのエンドポイントは文書化されていないため、予告なく変更される可能性があります。その場合は、 これまでの変更時と同様に、修正をリリースします。

実用上の注意が 2 点あります。自動化には専用の Google アカウントを使用してください。また、 大量に利用する場合は NotebookLM 自体のクォータが適用されることを想定してください。詳しくは 免責事項をご覧ください。

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構築できるもの

🔗 ノーコードの自動化パイプライン — 53 個のエンドポイントを持つ REST API により、NotebookLM を n8n、Zapier、Make のステップとして、あるいは cron で実行する通常の curl として使えます。エージェントも MCP クライアントも Node もスタックに必要ありません。HTTP だけです。これは、ほとんどの NotebookLM ライブラリにない半分です。

🤖 エージェント向けツール — Claude Code、Cursor、Codex では、同じエンジンを MCP 経由で利用できます。引用形式、1 日のクォータを考慮したバッチパターン、トランスポートの選択をエージェントに教えるスキルも付属しています。

📚 大規模なリサーチ — 複数アカウントの自動再認証付きローテーションに対応しています。複数のノートブックにまたがる 1 000 件以上の質問を、付き添いなしで一晩かけて処理できるよう設計されています。

🎙️ Studio の完全な生成機能 — 音声概要、動画、インフォグラフィック、レポート、プレゼンテーション、データテーブルに加え、フラッシュカード、クイズ、マインドマップをプログラムで生成してダウンロードできます。

ユースケースとレシピ

NotebookLM は根拠に基づくエンジンです。Gemini がソースを読み、引用を添えて、_ソースに基づいて_回答します。効果的なパターンは、コストのかかる読解を NotebookLM に任せ、オーケストレーションと最後の仕上げを自分のスタックで行うことです。

トークン消費を抑え、読解を任せる

• 🪙 トークン消費ゼロの統合レイヤー — ノートブックに 30 個のドキュメントを追加し、Gemini に高度な分析を任せれば、エージェントのコンテキストは最終的な仕上げだけに使えます。推論はサーバー側で行われ、エージェントはオーケストレーションを行うだけです（add_notebook → source_add → notebook_ask）。
• 💾 オフラインで再読できる回答キャッシュ — vault_batch は、公開済みのスキーマに沿った構造化 JSON として、すべての回答をディスクに書き込みます。これにより、バッチ実行の結果を、再クエリやクォータの再消費なしに、grep、差分比較、再インデックス、検索レイヤーへの投入が可能なコーパスにできます。

エージェント以外のシステムと連携する

• ⚙️ n8n／Zapier／Make のステップとしての NotebookLM — 通常の HTTP で通信できるため、引用付きの回答をワークフローの 1 つのノードとして利用できます。フォームの送信をきっかけに質問し、引用付きの回答をシート、Slack メッセージ、データベースに保存できます。エージェントのランタイムは必要ありません。
• 📄 ドキュメント取り込みパイプライン — フォルダーや受信トレイを監視し、新しい PDF や URL をソースとして追加して、追加されるたびに定型の質問セットを実行できます。

根拠が確認できる回答と証跡

• 🔍 実際のソーステキストを含む引用 — 回答にはソース名だけでなく、根拠となる_引用抜粋_も含まれます。引用パネルから抽出されるため、主張の出典を示すだけでなく、その内容を検証できます。
• 🎓 博士論文規模の文献レビュー — 複数のノートブックにまたがる 100 件以上の研究質問をバッチ処理し、1 日のクォータに達したらアカウントを切り替えて、処理が停止した箇所から再開できます。まさにこの用途のために構築され、テストされています。

生成物を取得する

• 🔁 1 つのソースセットからあらゆる形式を生成 — 1 つのノートブックから、ポッドキャスト、動画、スライドデッキ、レポート、クイズ、マインドマップを生成し、すべてローカルにダウンロードできます。

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実際の活用例

仮定の話ではなく、実際の導入例です。

• 📚 バッチ規模の博士論文向け文献レビュー — このプロジェクトは、複数のノートブックにまたがる1 000 件以上の研究質問を一晩かけて処理するために構築され、継続的にテストされています。1 日のクォータに達すると複数アカウントのローテーションで処理を引き継ぎ、すべての回答を引用とともにディスクに書き込み、実行が中断されても最初からやり直すのではなく続きから再開します。vault_batch のバッチパターンは、論文執筆で必要になったために用意されました。

• 🔌 REST API で RAG エンジンを置き換え — musnymubarak/Calim_Doc は Gemini ベースの検索エンジンをこのプロジェクトの HTTP API に置き換え、完全なクライアント層とワーカー層の背後で Docker サービス（notebooklm:3000）として実行しています。REST 側の好例です。エージェントのランタイムも MCP クライアントも必要なく、NotebookLM は Python アプリから呼び出されるバックエンドサービスになりました。

このツールで何かを構築しましたか？イシューを作成してください。このセクションでは、皆さんの成果を紹介します。

機能

引用付きのQ&A

• NotebookLMに質問して、正確で引用に裏付けられた回答を得られます
• 出典の引用を抽出できます。形式は5種類です：なし、インライン、脚注、json、展開（抜粋の成功率97％）
• セッション管理により、複数ターンの会話に対応し、セッションの有効期限が切れると自動的に再認証します

コンテンツ生成

ノートブックのソースから複数の種類のコンテンツを生成します：

コンテンツの種類	形式	オプション
音声概要	ポッドキャスト形式のディスカッション	言語（80以上）、カスタム指示
動画	簡潔、解説	6種類のビジュアルスタイル、言語、カスタム指示
インフォグラフィック	横向き、縦向き	言語、カスタム指示
レポート	要約、詳細	言語、カスタム指示
プレゼンテーション	概要、詳細	言語、カスタム指示
データテーブル	シンプル、詳細	言語、カスタム指示
フラッシュカード	学習カード	言語、カスタム指示
クイズ	評価問題	言語、カスタム指示
マインドマップ	インタラクティブなノードグラフ	ノートブックに保存

動画のビジュアルスタイル：教室、ドキュメンタリー、アニメーション、企業向け、シネマティック、ミニマリスト

生成コンテンツの言語：任意の生成機能にlanguageを渡します。BCP-47コード（es、ja、pt_BR、zh_Hans）、または英語もしくはその言語自体での名称（"Spanish"、"Español"）を指定できます。81言語に対応しており、認識できない言語は別の言語にひそかに置き換えられるのではなく、拒否されます。NOTEBOOKLM_CONTENT_LANGUAGEでデフォルトを設定できます。これは、ブラウザーのフォールバックが参照するインターフェース言語のみを選択するNOTEBOOKLM_UI_LOCALEとは意図的に独立しています。

フラッシュカードとクイズはgenerate_study_aidで、マインドマップはgenerate_mind_mapで生成します。v3ではshare_notebook、manage_labels、research_sources（ウェブ／Driveのソース検索）も追加されています。詳しくは変更履歴をご覧ください。

コンテンツのダウンロード

• 音声をダウンロード — WAV音声ファイル
• 動画をダウンロード — MP4動画ファイル
• インフォグラフィックをダウンロード — PNG画像ファイル
• テキストベースのコンテンツ（report、presentation、data_table）はAPIレスポンスで返されます
• 生成済みコンテンツの削除（content_delete）— これまでは、ノートブックに誰かが依頼したすべての下書きが蓄積され、ウェブUIを使わずに削除する方法はありませんでした

ソース管理

• ソースを追加：ファイル（PDF、TXT、DOCX）、URL、テキスト、YouTube動画、Google Drive
• ソースを一覧表示：各ソースのIDとタイトル（source_list）
• ソース名を変更（rename_source）：IDまたは名前を指定して、既存のタイトルを修正できます
• 最新状態を確認（check_source_freshness）：参照先の内容から変化したURL／Driveソースを、ノートブック全体について1回の呼び出しで確認します。回答が得られなかったソースは「最新」とせず、「不明」として報告されます
• ソースのガイドを読む（get_source_guide）：1つのソースについて、NotebookLM独自の要約と主要トピックを取得します
• ソース全体を読む（source_read）：NotebookLMがインデックス化した正確なテキストを取得します。ウェブUIでは断片的にしか表示されない、実際に推論に使われる内容です。ソースを一字一句引用したり、PDFから実際に何が抽出されたか確認したり、元の素材を別のツールに渡したりできます。希望する場合はIDの代わりにソース名を指定できます。名前が曖昧な場合は推測せず、拒否されます。長いソースは1ページずつ返され、次のページを取得するための明示的な指示が付属します。またはpaginate: falseを指定して、文書全体を一度に取得できます。

ノートブックの概要とチャット履歴

• このノートブックには何がありますか？（get_notebook_summary）— 質問をして確認することなく、NotebookLM 独自のソースの要約と、質問することを提案している内容を確認できます
• すでに何を質問しましたか？（get_chat_history）— 記録された質問と回答を新しい順に読み返します。作業を再開したエージェントは、すでに質問した内容を尋ねる手間が省けます。NotebookLM では、ノートブックごとに最新の会話のみが公開されます
• 履歴を消去する（delete_chat_history）— ウェブ UI の「履歴を削除」に相当します。ターンごとの削除機能はなく、会話全体が削除されます

アーティファクトのエクスポートと修正

• Drive にエクスポート（export_artifact）— 完成したアーティファクトを Google Docs または Google Sheets に送信します
• スライドを 1 枚修正（revise_slide）— デッキ全体を再生成する代わりに、プロンプトから単一のスライドを変更します

ノートブックライブラリ

• 複数のノートブックを管理：検証とスマート選択に対応
• 自動検出：NotebookLM へのクエリを通じてメタデータを自動生成
• ノートブックを検索：名前、説明、トピックのキーワードで検索
• ノートブックをスクレイピング：NotebookLM のすべてのノートブックを ID と名前付きで一覧表示
• 一括削除：複数のノートブックを一度に削除

アカウントとローカライズ

• 個人アカウントと Google Workspace アカウントに対応 — NotebookLM の両方のホスト（notebooklm.google.com と Workspace のエイリアスである notebook.google.com）を認識するため、Workspace セッションでも「セッションの有効期限が切れました」のループに陥らず、スムーズに認証できます
• UI 言語に対応 — NotebookLM のインターフェースが英語、フランス語、ドイツ語、日本語（en · fr · de · ja）のいずれでも操作できます。単一の JSON ファイルで言語を追加できます

統合オプション

• MCP Protocol — Claude Code、Cursor、Codex、あらゆる MCP クライアントに対応
• エージェントスキル — バンドルされた notebooklm スキルを同梱（単体版：roomi-fields/notebooklm-skill）。引用形式、バッチからキャッシュへのパターン、トランスポートの使い分けをエージェントに学習させます
• HTTP REST API — n8n、Zapier、Make.com、カスタム統合に対応
• Docker — Docker または Docker Compose による分離デプロイ
• RTFM 検索レイヤー — /batch-to-vault は、引用付きの回答を Markdown と JSON のサイドカーファイル（nblm-answer-v1 スキーマ）として書き込みます。RTFM（FTS5 + セマンティック検索）でインデックス化でき、オフラインで無制限にクエリできます。学術研究や SOTA ワークフローに最適です。ガイド。

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クイックスタート

オプション 0 — Claude Code マーケットプレイス（一行で導入、Claude Code ユーザーにおすすめ）

Claude Code に NotebookLM を導入する最速の方法です。RTFM（検索用コンパニオン。詳しくはRTFM 統合ガイドを参照）とともに、roomi-fields/claude-plugins マーケットプレイスから配布されます。

/plugin marketplace add roomi-fields/claude-plugins
/plugin install notebooklm@roomi-fields

これにより MCP サーバーと notebooklm エージェントスキルが登録され、npx -y @roomi-fields/notebooklm-mcp@<pinned-version> が自動的に実行され（Node ≥ 22 が必要）、新しいリリースが公開されたときは 2 つのコマンドでアップグレードできます。/plugin marketplace update roomi-fields を実行し、続けて /reload-plugins を実行してください。その後、ターミナルで npx -y -p @roomi-fields/notebooklm-mcp notebooklm-mcp-setup-auth を一度実行して Google にログインします（画面に Chrome が表示されます）。RTFM も同時にインストールするには、/plugin install rtfm@roomi-fields を実行します。

オプション 1 — HTTP REST API（n8n、Zapier、Make、curl、あらゆる HTTP クライアントに対応）

git clone https://github.com/roomi-fields/notebooklm-mcp.git
cd notebooklm-mcp
npm install && npm run build
npm run setup-auth   # One-time Google login
npm run start:http   # Start REST API on port 3000

# Citation-backed Q&A, single curl, JSON response
curl -X POST http://localhost:3000/ask \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"question": "Summarize chapter 3", "notebook_id": "your-id", "source_format": "json"}'

API の全機能はドキュメント化された 33 個のエンドポイントで利用できます。REST API リファレンスを参照してください。1,000 件以上の質問を一晩かけてバッチ処理する場合は、バッチパターンを参照してください。

オプション 2 — MCP モード（Claude Code、Cursor、Codex）

# Build (same package, MCP transport)
git clone https://github.com/roomi-fields/notebooklm-mcp.git
cd notebooklm-mcp
npm install && npm run build

# Claude Code
claude mcp add notebooklm node /path/to/notebooklm-mcp/dist/index.js

# Cursor — add to ~/.cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/notebooklm-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

ログインは一度だけ行います。アシスタント経由ではなく、ターミナルで実行してください。 Google の対話型ログインをコマンドとして実行すると、画面に Chrome ウィンドウが開き、サインイン後、保存されたセッションが MCP サーバーで再利用されます。

npm run setup-auth          # from a clone (Option 2 above)
notebooklm-mcp setup-auth   # from a global install (npm i -g @roomi-fields/notebooklm-mcp)

アシスタントに「ログインして」と頼むのではなく、ターミナルでログインしてください。一部の stdio MCP クライアント（例：Claude Desktop）はツール呼び出しの実行時間に上限があり、サインインを完了する前に、最大 10 分かかる対話型ログインが途中で打ち切られることがあります（issue #27を参照）。

オプション 3 — Docker（NAS、サーバー、ヘッドレス）

# Build and run
docker build -t notebooklm-mcp .
docker run -d --name notebooklm-mcp -p 3000:3000 -p 6080:6080 -v notebooklm-data:/data notebooklm-mcp

# Authenticate via noVNC
# 1. Open http://localhost:6080/vnc.html
# 2. Run: curl -X POST http://localhost:3000/setup-auth -d '{"show_browser":true}'
# 3. Login to Google in the VNC window

NAS へのデプロイについては、Docker ガイドを参照してください（Synology、QNAP）。

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ドキュメント

ドキュメントサイト全文：https://notebooklm.roomi-fields.com/ · OpenAPI 3.1 仕様

ガイド	説明
インストール	HTTP モードと MCP モードの段階的なセットアップ
設定	環境変数とセキュリティ
REST API リファレンス	HTTP エンドポイントの完全なドキュメント（53 エンドポイント）
1,000 件の質問を一晩で実行する	自動再認証とローテーションを備えた本番環境向けバッチパターン
RTFM との統合 — キャッシュを検索可能な保管庫として利用	パイプラインパターン：NotebookLM を一度限りの取り込みに、RTFM を検索レイヤーに使用します。/batch-to-vault エンドポイント、nblm-answer-v1 スキーマ。
n8n との統合	ワークフロー自動化のセットアップ
トラブルシューティング	よくある問題と解決策
ノートブックライブラリ	複数のノートブックの管理
自動検出	自律的なメタデータ生成
コンテンツ管理	音声、動画、インフォグラフィック、レポート、プレゼンテーション
複数アカウントのローテーション	TOTP による自動再認証を備えた複数アカウントの利用
Docker	Docker と Docker Compose によるデプロイ
複数インターフェース	Claude Desktop と HTTP を同時に実行
PleasePrompto v2.0.0 との比較	上流の MCP 専用サーバーとの機能比較
Chrome プロファイルの制限	プロファイルのロック（v1.3.6+ で解決済み）
言語の追加	多言語 UI 対応のための i18n システム

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ロードマップ

計画中の機能とバージョン履歴については、ROADMAP.mdをご覧ください。

最新リリース：

• v3.0.1 — グローバルインストール／stdio クライアントのインストール向けに、インタラクティブな Google ログインを正式な CLI コマンド（notebooklm-mcp setup-auth）として追加。setup_auth／re_authでトップレベルのheadlessを受け付けるようになりました（#27）
• v3.0.0 — 大規模なリファクタリング：デュアルトランスポート（NotebookLM の内部batchexecute RPC API と、自動 DOM フォールバック）により、10〜100 倍高速化し、UI のリブランドにも影響されなくなりました。5 つの新しいツール（ノートブック共有、学習支援、マインドマップ、ソースラベル、ウェブ調査）
• v2.3.0 — Google による**「Gemini Notebook」へのリブランド**に完全対応：作成／一覧表示／名前変更／削除、ソース、およびすべての Studio 生成タイプをエンドツーエンドで再検証しました（#23、#21）
• v2.2.1 — NotebookLM の両方のホストを認識し、Google Workspaceアカウントで認証できるようになりました（notebook.google.comエイリアス）。「Gemini Notebook」へのリブランド後、ノートブック一覧表示で約 30 秒無駄に待つことがなくなりました。HTTP バナーに実際のバージョンが表示されるようになりました。@kpietkaa による調査とパッチ（#19）
• v2.2.0 — 回答が以前の回答と同じ場合に新しい回答の検出がタイムアウトする問題を修正（テキストハッシュではなく位置に基づいて識別）。stdio 切断時に正常終了するようになりました。日本語 UI ロケール
• v2.1.1 — notebook_createのタイ語 UI セレクターに対応（一部、#18）
• v2.1.0 — note_listとnote_getの MCP ツール（#17）
• v2.0.4 — ドイツ語 UI セレクター（#14 を解決）
• v2.0.0 — ツール名を 9 つの名前空間にわたる名前空間付きツリー（notebook_ask、source_add、session_list、server_health、vault_batch…）に変更。tools/listでは標準名のみを通知します。後方互換性があります — 従来のフラットな名前もエイリアスとして引き続き利用できるため、既存のスクリプトや設定はそのまま動作します。また、すべてのツールに MCP のannotations（読み取り専用／破壊的／冪等／オープンワールドのヒント）とoutputSchema＋structuredContentを追加しました。Smithery レジストリで公開しました。
• v1.7.0 — batch_to_vaultを正式な MCP ツールとして公開（HTTP エンドポイントと同等の機能で、localhost サーバーは不要）。共有のrunBatchToVaultヘルパーにより、両方のトランスポート間でループ処理を共通化しました
• v1.6.0 — /batch-to-vaultエンドポイントと RTFM 統合（nblm-answer-v1 JSON Schema をschemas.roomi-fields.com/nblm-answer-v1.jsonで公開）により、NotebookLM の回答を検索可能な Markdown ボールトとしてキャッシュできるようになりました
• v1.5.8 — NotebookLM 2026 UI への対応（アイコンラベルのサニタイズ、Discussion パネルの復旧、件数ベースのソース検出）— @KhizarJamshaidIqbal による PR #5
• v1.5.7 — 引用抽出セレクター（.highlighted）の修正と Docker マルチステージビルド — @JulienCANTONI による PR #1
• v1.5.6 — 引用抽出を大幅に書き換え（成功率 97％）、起動時にブラウザーで認証を検証、プロファイルを自動同期
• v1.5.0 — Studio のコンテンツ生成に完全対応（video、infographic、presentation、data_table）＋ノート管理＋ソースの削除
• v1.4.0 — コンテンツ管理（ソース、音声、生成）＋複数アカウント対応

中間的なパッチおよび強化リリース（1.5.x〜1.7.x）については、CHANGELOG全文をご覧ください。

未実装の機能：

• ソースの検索（Web／Drive 検索の Fast／Deep モード）
• ノートの編集（作成、削除、変換は実装済み）

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免責事項

このツールは、NotebookLM とのブラウザー操作を自動化します。自動化には専用の Google アカウントを使用してください。Claude Code のような CLI ツールは誤りを犯すことがあります。デプロイする前に、必ず変更内容を確認してください。

詳しくは、以下の免責事項全文をご覧ください。

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貢献

バグを見つけましたか？アイデアがありますか？Issue を作成するか、PR を送ってください！

ガイドラインについては、CONTRIBUTING.mdをご覧ください。

ライセンス

MIT — プロジェクトで自由にご利用ください。LICENSEをご覧ください。

作者

Romain Peyrichou — @roomi-fields

謝辞

コード、アイデア、バグ報告を寄せてくださった皆さんに感謝します。

• Khizar Jamshaid Iqbal — @KhizarJamshaidIqbal、2025 年の UI セレクター修正、doctor スクリプト、PII の除去
• Kazik Pietka — @kpietkaa、notebook.google.com のリブランド対応
• Rui Ruiberriz — @Excauboi、アプリ URL の hl=<uiLocale> 対応と、クリック操作によるスクレイピングのフォールバック
• @he0xwhale — note_list / note_get MCP ツール
• @eminsnow — 正式なツール名（. ではなく _）
• Julien Cantoni — @JulienCANTONI

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免責事項の全文

ブラウザー自動化について： リアルなタイピング速度、自然な間隔、マウスの動きといった、人間らしい操作を再現する機能を組み込んでいますが、自動操作が Google に検出されたり、フラグを付けられたりしないことは保証できません。自動化には専用の Google アカウントを使用してください。

CLI ツールと AI エージェントについて： Claude Code、Codex などの AI 搭載アシスタントは強力ですが、誤りを犯すことがあります。

• コミットやデプロイの前に、必ず変更内容を確認してください
• まず安全な環境でテストしてください
• 重要な作業のバックアップを保管してください
• AI エージェントはアシスタントであり、絶対に間違えない神託ではありません

このツールは自分用に作成し、ほかの人の役に立てばと思い共有していますが、発生する可能性のある問題について責任を負うことはできません。ご自身の判断でご利用ください。

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