notebooklm

NotebookLM

NotebookLM = 外部 RAG 引擎，可将阅读任务移出你的上下文窗口。使用 notebooklm-mcp-cli MCP 服务（PyPI，v0.6.1+）创建笔记本、管理来源、生成内容、按主题为来源添加标签，并通过有据可依的 AI 响应进行查询。支持跨笔记本批量操作、管道以及多语言内容生成。

免责声明：通过浏览器身份验证使用 Google 内部未公开的 API。会话持续约 20 分钟。API 可能会随时更改，恕不另行通知。

新增内容（2026 年 4 月 — v0.6.1）

• 来源标签（v0.6.0 新增） — 将来源整理为主题类别。新增 label MCP 工具和 nlm label CLI：auto（根据来源由 AI 生成，至少需要 5 个）、list、create、rename、delete、assign、unassign。标签会显示在 NotebookLM 网页版的来源筛选器中。
• 重新整理标签（v0.6.1 新增） — nlm label reorganize（或使用 action="reorganize" 的 label MCP）可在已有标签时强制 AI 重新分类。支持两种模式：所有来源（替换现有标签，需使用 --confirm）或仅未标记来源（保留现有标签）。
• 视频格式 — 3 种格式（讲解、简报、电影感）+ 9 种视觉风格
• 音频时长 — audio_length 参数：short、default、long
• PPTX 导出 — 除 PDF 外，还可使用 download_artifact(slide_deck_format="pptx")
• 批量来源操作 — source_add(urls=[...])、source_delete(source_ids=[...])、source_add(wait=True)
• 工作室成品重命名 — studio_status(action="rename", artifact_id="...", new_title="...")
• 幻灯片/报告/测验参数 — slide_format、report_format、difficulty + question_count
• 信息图选项 — orientation、detail_level、11 种 infographic_style 选项
• 音频来源 — 上传 m4a、wav、mp3、aac、ogg、opus
• 大型查询异步处理 — 针对含 50 个以上来源的笔记本使用 notebook_query_start/notebook_query_status
• 多浏览器身份验证 — Arc、Brave、Edge、Chromium、Vivaldi、Opera + WSL2（nlm login --wsl）
• 企业版 — Google Workspace 部署可使用 NOTEBOOKLM_BASE_URL 环境变量
• 安全性 — 下载路径遍历防护、0o600 身份验证文件、Chrome 来源限制为 localhost

前提条件

1. 安装：uv tool install notebooklm-mcp-cli（或 pip install notebooklm-mcp-cli）
2. 身份验证：nlm login（打开浏览器，会话持续约 20 分钟）
3. 配置 MCP：nlm setup add claude-code（自动配置 .mcp.json），或使用 nlm setup add all 配置多个工具
4. 验证：使用 nlm login --check 确认会话有效
5. 升级：uv tool upgrade notebooklm-mcp-cli — 升级后重启 MCP 服务

重要：必须管理任务（CC 2.1.16）

在进行任何其他操作之前，先创建任务以跟踪进度：

# 1. Create main task IMMEDIATELY
TaskCreate(
  subject="NotebookLM: {operation}",
  description="Managing notebooks, sources, and content generation",
  activeForm="Managing NotebookLM resources"
)

# 2. Create subtasks for the notebook workflow
TaskCreate(subject="Notebook setup", activeForm="Creating/configuring notebook")
TaskCreate(subject="Source management", activeForm="Adding sources to notebook")
TaskCreate(subject="Content generation", activeForm="Generating studio content")

# 3. Set dependencies for sequential steps
TaskUpdate(taskId="3", addBlockedBy=["2"])
TaskUpdate(taskId="4", addBlockedBy=["3"])

# 4. Before starting each task, verify it's unblocked
task = TaskGet(taskId="2")  # Verify blockedBy is empty

# 5. Update status as you progress
TaskUpdate(taskId="2", status="in_progress")  # When starting
TaskUpdate(taskId="2", status="completed")    # When done

决策树 — 阅读哪些规则

What are you trying to do?
│
├── Create / manage notebooks
│   ├── List / get / rename ──────► notebook_list, notebook_get, notebook_rename
│   ├── Create new notebook ──────► notebook_create
│   └── Delete notebook ──────────► notebook_delete (irreversible!)
│
├── Add sources to a notebook
│   ├── URL / YouTube ────────────► source_add(type=url)
│   ├── Plain text ───────────────► source_add(type=text)
│   ├── Local file ───────────────► source_add(type=file)
│   ├── Google Drive ─────────────► source_add(type=drive)
│   ├── Rename a source ──────────► source_rename
│   └── Manage sources ──────────► rules/setup-quickstart.md
│
├── Query a notebook (AI chat)
│   ├── Ask questions ────────────► notebook_query
│   └── Configure chat style ────► chat_configure
│
├── Generate studio content
│   ├── 10 artifact types ───────► rules/workflow-studio-content.md
│   ├── Revise slides ───────────► studio_revise (creates new deck)
│   └── Export to Docs/Sheets ──► export_artifact
│
├── Research & discovery
│   └── Web/Drive research ──────► rules/workflow-research-discovery.md
│
├── Notes (capture insights)
│   └── Create/list/update/delete ► note (unified tool)
│
├── Sharing & collaboration
│   └── Public links / invites / batch ► rules/workflow-sharing-collaboration.md
│
├── Batch & cross-notebook
│   ├── Query across notebooks ────► cross_notebook_query
│   ├── Bulk operations ───────────► batch (query, add-source, create, studio)
│   └── Multi-step pipelines ──────► rules/workflow-batch-pipelines.md
│
├── Organization
│   └── Tag notebooks ─────────────► tag
│
└── Workflow patterns
    ├── Second brain ─────────────► rules/workflow-second-brain.md
    ├── Research offload ─────────► rules/workflow-research-offload.md
    └── Knowledge base ──────────► rules/workflow-knowledge-base.md

快速参考

类别	规则	影响	关键模式
设置	setup-quickstart.md	高	身份验证、MCP 配置、来源管理、会话刷新
工作流	workflow-second-brain.md	高	决策文档、项目中心、Agent 互操作
工作流	workflow-research-offload.md	高	综合分析、入门指导、节省令牌
工作流	workflow-knowledge-base.md	高	调试知识库、安全手册、团队知识
工作流	workflow-studio-content.md	高	10 种成品类型（音频、电影感视频、幻灯片、信息图、思维导图等）
研究	workflow-research-discovery.md	高	网页/Drive 研究异步流程
协作	workflow-sharing-collaboration.md	中	公开链接、协作者邀请、批量共享
批量处理	workflow-batch-pipelines.md	高	跨笔记本查询、批量操作、管道
发布	workflow-versioned-notebooks.md	高	每个版本配备变更日志和差异的笔记本

总计：5 个类别中的 9 条规则

按 API 分组的 MCP 工具

分组	工具	数量
笔记本	notebook_list, notebook_create, notebook_get, notebook_describe, notebook_rename, notebook_delete	6
来源	source_add, source_rename, source_list_drive, source_sync_drive, source_delete, source_describe, source_get_content	7
查询	notebook_query, chat_configure	2
Studio	studio_create, studio_status（还包括：list_types, rename）, studio_revise, studio_delete	4
研究	research_start, research_status, research_import	3
共享	notebook_share_status, notebook_share_public, notebook_share_invite, notebook_share_batch	4
笔记	note（统一工具：list/create/update/delete）	1（4 个操作）
下载	download_artifact	1
导出	export_artifact（Google Docs/Sheets）	1
批量	batch（多笔记本操作）, cross_notebook_query	2
流水线	pipeline（操作：run|list；ingest-and-podcast、research-and-report、multi-format）	1
标签	tag（操作：add|remove|list|select）	1
身份验证	save_auth_tokens, refresh_auth, server_info	3

总计：13 个分组中的 36 个工具（v0.6.1+）

关键决策

决策	建议
新建笔记本还是使用现有笔记本	每个项目/主题使用一个笔记本；将来源添加到现有笔记本
来源类型	网页用 URL，内联内容用文本，本地文档用文件，Google Docs 用 Drive
大型来源	将超过 50K 个字符的内容拆分为多个来源，以便更好地检索
身份验证过期？	nlm login --check；会话约持续 20 分钟，使用 nlm login 重新进行身份验证
Studio 内容	使用 studio_create，通过 studio_status 轮询（生成需要 2-5 分钟）
电影风格视频	studio_create(artifact_type="video", video_format="cinematic") — 需要 Plus/Ultra，仅支持英语，每天 20 个
音频格式	通过 audio_format 选择 brief/critique/debate/deep_dive，通过 audio_length 选择 short/default/long
研究发现	使用 research_start 发现网页/Drive 内容，然后使用 research_import（默认 timeout=300s）
深度研究	使用 research_start(mode="deep") 进行多来源综合（v0.5.1+，自动重试）
发布笔记本	每个次要版本使用一个笔记本；将 CHANGELOG 和关键技能差异上传为来源
查询还是搜索	使用 notebook_query 获取基于 AI 的回答；使用 source_get_content 获取原始文本
笔记还是来源	笔记用于记录你的见解/注释；来源用于外部文档
信息图风格	通过 studio_create 上的 infographic_style 参数选择 11 种视觉风格
幻灯片修订	使用 studio_revise 编辑单张幻灯片（会创建一份新演示文稿）
导出成果	export_artifact 将报告发送到 Google Docs，将数据表发送到 Sheets
语言	studio_create 上的 language 参数接受 BCP-47 代码（例如，希伯来语用 he，也可用 en、es、ja）
批量添加来源	使用 source_add(urls=["url1","url2"], wait=True) 批量导入多个 URL，并等待处理完成
批量操作	使用 batch 执行多笔记本操作；使用 cross_notebook_query 获取汇总回答
流水线	使用 pipeline(action="run", pipeline_name="ingest-and-podcast") 执行多步骤工作流

示例

# 1. Create a notebook for your project
notebook_create(title="Auth Refactor Research")

# 2. Add sources (docs, articles, existing code analysis)
source_add(notebook_id="...", type="url", url="https://oauth.net/2.1/")
source_add(notebook_id="...", type="text", content="Our current auth uses...")
source_add(notebook_id="...", type="file", path="/docs/auth-design.md")

# 3. Query with grounded AI responses
notebook_query(notebook_id="...", query="What are the key differences between OAuth 2.0 and 2.1?")

# 4. Generate a deep dive audio overview (supports language param)
studio_create(notebook_id="...", artifact_type="audio", audio_format="deep_dive", language="he", confirm=True)
studio_status(notebook_id="...")  # Poll until complete

# 5. Generate a cinematic video overview (Plus/Ultra, English)
studio_create(notebook_id="...", artifact_type="video", video_format="cinematic", visual_style="classic", confirm=True)
studio_status(notebook_id="...")  # Poll — takes 3-8 minutes

# 6. Capture insights as notes
note(notebook_id="...", action="create", content="Key takeaway: PKCE is mandatory in 2.1")

常见错误

• 忘记身份验证过期 — 会话有效期约为 20 分钟。长时间工作流开始前，务必使用 nlm login --check 检查状态。使用 nlm login 重新进行身份验证。
• 只建一个超大的笔记本 — 按项目或主题拆分。一个包含 50 个来源的笔记本会降低检索质量。
• 单个来源过大 — 将超过 50K 个字符的文档拆分为逻辑章节，以改善分块和检索效果。
• 不轮询 studio_status — Studio 内容生成需要 2-5 分钟。请轮询 studio_status，不要假设结果会立即生成。
• 忽略来源类型 — 网页使用 type=url（自动提取内容），本地文件使用 type=file。对 URL 使用 type=text 只会得到 URL 字符串，而不是网页内容。
• 删除笔记本前不检查 — notebook_delete 不可撤销。请先使用 source_list_drive 和 note(action=list) 列出内容。
• 跳过 research_import — research_start 会发现内容，但不会将其添加进去。使用 research_import 将发现结果实际添加为来源。
• 对空笔记本直接查询 — 笔记本中没有来源时，notebook_query 返回的结果质量较差。请先添加来源，再进行查询。
• 忽略 language 参数 — studio_create 支持 BCP-47 language 代码（例如 he、ar、ja）。若未指定，默认使用英语。
• 批处理却没有明确目的 — batch 和 cross_notebook_query 功能强大，但会增加延迟。请用于多项目综合分析，而非单个笔记本任务。

相关技能

• ork:mcp-patterns — MCP 服务构建、安全和组合模式
• ork:web-research-workflow — 网络研究策略和来源评估
• ork:memory — 用于跨会话知识持久化的记忆织网
• ork:security-patterns — 输入清理和分层安全