notebooklm-research

NotebookLM Research

インストール済みのコマンドまたは13個のMCPツールを使って、ユーザーが提供したソースから、根拠に基づく回答やNotebookLMの成果物を作成します。コマンドは標準出力にJSONを、標準エラー出力に進捗状況や診断情報を出力するため、別のツールに渡す場合は標準出力を保持してください。

この統合では、notebooklm-py を介してNotebookLMのブラウザーセッションと非公式Web APIを使用します。Google側の利用可否、クォータ、生成時間が安定しているとは約束しないでください。

認証

プロファイル対応のヘルパーを優先してください。

notebooklm-auth setup
notebooklm-auth verify

ユーザーが、同梱のChromiumではなくローカルにインストールされたGoogle Chromeを明示的に希望する場合は、notebooklm-auth setup --browser chrome --fresh を使用してください。

インストール不要のログイン方法：

uvx --from notebooklm-py notebooklm login

プロファイルは、サブコマンドの前に --profile NAME を指定するか、NOTEBOOKLM_PROFILE を設定することで利用できます。現在のセッションは通常、~/.notebooklm/profiles/<profile>/storage_state.json 以下に保存されます。このファイルを読み取ったり、表示、コピー、コミットしたりしないでください。認証の有効期限が切れた場合は、セットアップを再実行してください。

基本的なCLI

複数形式のソースからノートブックを作成します。

notebooklm-skill create \
  --title "AI safety evidence" \
  --sources https://example.com/article https://youtu.be/example \
  --files ./paper.pdf \
  --text-sources "A user-supplied observation" \
  --strict

内容を確認して質問します。

notebooklm-skill list
notebooklm-skill list-sources --notebook "AI safety evidence"
notebooklm-skill summarize --notebook "AI safety evidence"
notebooklm-skill ask --notebook "AI safety evidence" --query "What findings conflict?"

ソースを1つだけ追加します。

notebooklm-skill add-source --notebook "AI safety evidence" --url https://example.com/new
notebooklm-skill add-source --notebook "AI safety evidence" --file ./appendix.docx
notebooklm-skill add-source --notebook "AI safety evidence" \
  --text "Raw notes" --text-title "Interview notes"

NotebookLMのWeb調査を実行して、結果をインポートします。

notebooklm-skill research \
  --notebook "AI safety evidence" \
  --query "Recent empirical evaluations" \
  --mode deep --max-sources 10

完了を待たずにタスクIDを取得するには --no-wait を使用します。調査結果をノートブックのソースにしたくない場合は、--no-import-results を使用します。

ノートブックのタイトルは、一意に特定できる場合にのみ使用できます。自動化ではIDを優先してください。

成果物の生成

サポートされている正式なタイプ：

audio、video、cinematic、slides、report、study-guide、quiz、flashcards、mind-map、infographic、data-table。

1回の操作で生成し、必要に応じてダウンロードします。

notebooklm-skill generate \
  --notebook "AI safety evidence" \
  --type slides --lang zh-TW \
  --slide-format presenter-slides \
  --output ./output/deck.pptx --output-format pptx

長時間かかるメディア生成ジョブは切り離し、後から正確なIDを指定してダウンロードできます。

notebooklm-skill generate --notebook NOTEBOOK_ID --type audio --no-wait
notebooklm-skill list-artifacts --notebook NOTEBOOK_ID --type audio
notebooklm-skill download --notebook NOTEBOOK_ID --type audio \
  --artifact-id ARTIFACT_ID --output ./output/podcast.m4a

便利なコマンド：

notebooklm-skill podcast --notebook NOTEBOOK_ID --output podcast.m4a
notebooklm-skill qa --notebook NOTEBOOK_ID --difficulty hard --output quiz.json

生成では、タイプごとのオプションを指定できます。たとえば、縦型のショート動画には --video-format short を使用します。この形式ではスタイルが固定されるため、--video-style や --style-prompt は使用しません。また、クイズやフラッシュカードのセットを増やすには --quantity more を使用します。使い慣れていないコマンドを組み立てる前に、現在の仕様を確認してください。

notebooklm-skill generate --help

既存の出力ファイルやシンボリックリンクは拒否されます。ユーザーが上書きを明示的に希望する場合に限り、--force を使用してください。クイズとフラッシュカードはJSON、Markdown、HTMLでダウンロードできます。スライドはPDFまたはPPTXでダウンロードできます。

高レベルのパイプライン

notebooklm-pipeline research-to-article \
  --sources https://example.com/a https://example.com/b \
  --title "Evidence review" --language zh-TW --audience "engineers"

notebooklm-pipeline research-to-social \
  --sources https://example.com/a --platform threads --variants 3

notebooklm-pipeline batch-digest \
  --rss https://example.com/feed.xml --max-entries 20 --qa-count 5

notebooklm-pipeline generate-all \
  --files ./paper.pdf --types audio slides report mind-map \
  --output-dir ./output --artifact-concurrency 2

trend-to-content を使用するには、trend-pulse コマンドを別途インストールする必要があります。シェルは呼び出されないため、TREND_PULSE_CMD を使用して安全に実行ファイルを変更できます。

パイプラインは下書きとローカルの成果物を作成します。ソーシャルネットワーク、CMS製品、その他のリモートの送信先には公開しません。

MCP サーバー

MCP クライアント用にstdioモードを起動します。

notebooklm-mcp

設定例：

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "notebooklm-skill", "notebooklm-mcp"]
    }
  }
}

利用可能なツール：

• nlm_create_notebook、nlm_list、nlm_delete
• nlm_add_source、nlm_list_sources
• nlm_ask、nlm_summarize
• nlm_generate、nlm_download、nlm_list_artifacts
• nlm_research、nlm_research_pipeline、nlm_trend_research

ノートブックの削除には confirm=true が必要です。HTTPモードはループバックインターフェースにのみバインドされます。

notebooklm-mcp --http --host 127.0.0.1 --port 8765

HTTPモードをネットワークに直接公開しないでください。リモートアクセスが避けられない場合は、認証付きTLSプロキシの背後に配置し、ホストレベルのアクセス制御を適用してください。

運用ルール

1. 時間のかかるワークフローを開始する前に、認証状態を確認してください。
2. ソースが取り込まれたことを確認し、partial または失敗したソースエントリについては、その状態を正確に伝えてください。
3. 質問は焦点を絞り、返された引用メタデータを保持してください。
4. 繰り返し自動化する場合は、ノートブックと成果物の正確なIDを使用してください。
5. ソースや成果物の同時処理数に上限を設けてください。生成はクォータの影響を受けます。
6. ユーザーの明示的な意図なしに、ノートブックを削除したり、出力を上書きしたりしないでください。
7. 下書きを公開したと主張しないでください。ここには公開機能との統合はありません。
8. JSONの結果、または部分的な失敗も含めた正確な要約を返してください。

終了コードと復旧

• 0：操作が正常に完了しました。
• 2：引数が無効または曖昧です。
• 4：認証が必要です。
• 1：上流、ネットワーク、生成、またはその他の運用上の失敗です。
• 130：ユーザーによって中断されました。

一般的な復旧方法：

notebooklm-auth verify
notebooklm-auth setup                 # missing or expired session
notebooklm-skill list-artifacts --notebook NOTEBOOK_ID  # inspect a timed-out job

ローカルコマンドの仕様は、notebooklm-skill --help、notebooklm-pipeline --help、および該当するサブコマンドの --help を正式な情報源として参照してください。