notebooklm-mcp-cli 是一個 Python 套件,一次安裝同時提供 nlm 命令列工具與 notebooklm-mcp 伺服器。前者讓你在終端機腳本化操作 Google NotebookLM;後者透過 MCP 把 Claude、Cursor、Gemini 等 AI 代理接上 NotebookLM,用自然語言建立筆記本、加來源、生成 podcast 與影片。它使用 NotebookLM 的內部 API,需從瀏覽器擷取 cookie。
Google NotebookLM 沒有公開 API。這個專案的做法,是直接呼叫 NotebookLM 的內部(未公開)API,讓你能在 NotebookLM 的網頁介面之外,用程式操作筆記本、來源與生成內容。作者於 2026 年 1 月把原本分開的 NotebookLM-MCP 與 NotebookLM-CLI 重構合併成單一套件:一次安裝,同時得到 nlm(CLI)與 notebooklm-mcp(MCP 伺服器)。
兩種用法對應兩種場景。nlm 適合在終端機腳本化、自動化或互動操作;notebooklm-mcp 則透過 Model Context Protocol,把 Claude、Cursor、Gemini 等 AI 代理接上 NotebookLM,讓你用自然語言下指令——例如「建立一個關於量子運算的筆記本,並生成一段 podcast」。所有從 CLI 或 MCP 發出的查詢,都會同步寫回 NotebookLM 網頁介面的對話紀錄。
專案以 Python 撰寫,MIT 授權。作者自述已在 Pro / 免費方案與 Google AI Ultra(每月 249 美元)帳號上測試;Enterprise 帳號未經測試。因為依賴內部 API 與瀏覽器 cookie,它定位為個人 / 實驗用途,風險自負。
環境需求:Python 3.8+、一個能存取 NotebookLM 的 Google 帳號,以及一個現代瀏覽器(Chrome、Arc、Brave、Edge、Chromium、Vivaldi、Opera 皆可,用於擷取登入 cookie)。從 PyPI 安裝這個套件即可,它同時包含 CLI 與 MCP 伺服器。官方建議用 uv。
使用前需先驗證。nlm login 會啟動瀏覽器讓你登入 Google,並自動擷取 cookie。多個 Google 帳號可用具名 profile 分開管理,每個 profile 有獨立的瀏覽器 session。
.mcpb 副檔名的擴充檔,雙擊即完成,免改任何設定。其他 AI 工具則用下一節的 nlm setup add 自動設定,不需手動編輯 JSON。
功能在 CLI 與 MCP 兩邊一一對應:同一個能力,既有 nlm 指令,也有對應的 MCP 工具名稱(MCP 端共 35 個工具)。下面先看主要能力,再用一張表對照 CLI 指令與 MCP 工具。
| 能力 | CLI 指令 | MCP 工具 |
|---|---|---|
| 列出筆記本 | nlm notebook list |
notebook_list |
| 建立筆記本 | nlm notebook create |
notebook_create |
| 加來源(URL / 文字 / Drive / 檔案) | nlm source add |
source_add |
| 查詢筆記本(寫回網頁 UI) | nlm notebook query |
notebook_query |
| 生成 Studio 內容 | nlm studio create |
studio_create |
| Web / Drive 研究 | nlm research start |
research_start |
| 跨筆記本查詢 | nlm cross query |
cross_notebook_query |
| 診斷安裝 / 驗證問題 | nlm doctor |
— |
以下要點整理自官方 README。重點是用 nlm setup 自動設定各家 AI 工具、用 nlm doctor 診斷問題,以及管理多帳號、瀏覽器與 context 用量。
nlm setup add <tool> 自動寫好設定,免手改 JSON。支援 claude-code、claude-desktop、gemini、github-copilot、cursor、windsurf、cline、antigravity,或 json 產生通用設定。
遇到問題時,nlm doctor 會診斷安裝與驗證狀況;nlm setup list 列出已設定的工具。先看這兩個再排錯。
nlm skill install <tool> 為代理安裝 NotebookLM 使用指南,支援 Cline、Antigravity、OpenClaw、Codex、OpenCode、Claude Code、Gemini CLI。nlm skill update 更新。
nlm login --profile work 為每個 Google 帳號建獨立 profile(各有獨立瀏覽器 session)。nlm login switch 切換、nlm login profile list 列出。
nlm config set auth.browser chromium(或 brave、arc、edge、chrome 等)指定偏好瀏覽器,找不到時退回自動偵測。多瀏覽器皆支援。
官方提醒:此 MCP 提供 35 個工具,不用 NotebookLM 時建議停用以節省脈絡。在 Claude Code 用 @notebooklm-mcp 切換開關。
到 release 頁下載 .mcpb 擴充檔,雙擊即完成,免設定。手動設定時 Claude Desktop 可能無法解析 PATH,需填 notebooklm-mcp 的完整路徑(用 which 查)。
不安裝套件也能跑:uvx --from notebooklm-mcp-cli nlm login。JSON 設定也可把 command 指向 uvx,args 帶 --from notebooklm-mcp-cli notebooklm-mcp。
下面示範一段 CLI 流程:登入、建立筆記本、加來源、AI 查詢,最後生成 podcast 並下載。Studio 內容是非同步生成的,所以建立後要輪詢狀態,完成時才取得下載連結。流程最後也附上 MCP 端的自然語言用法。
CLI 與 MCP 操作的不是另一份資料,而是你真正的 NotebookLM 帳號:建立的筆記本、加入的來源、發出的查詢,在網頁介面都看得到。這讓自動化腳本與互動式使用可以無縫接續——用指令批次處理,再回網頁手動細修。
MCP 端的價值則是自然語言:一句「建立一個關於量子運算的筆記本,並生成一段 podcast」,代理會自行串起 notebook_create、source_add、studio_create 等工具。Studio 內容是非同步生成,記得輪詢狀態取得下載連結。
nlm login。
@notebooklm-mcp 切換,以保留 context 給其他工作。
notebooklm-cli 或 notebooklm-mcp-server,需先 uninstall,再用 uv tool install --force notebooklm-mcp-cli 重裝,避免多套件共用執行檔造成符號連結損壞。
uv tool upgrade 會受原安裝的版本限制約束;若停在舊版,改用 uv tool install --force 繞過快取限制裝到最新。
跑通基本流程後,進階用法多半圍繞規模化與多帳號管理。下列路徑都對應 README 文件中的功能。
1. 裝 AI Skill。nlm skill install 為代理安裝 NotebookLM 使用指南,讓它知道何時該用哪個工具——尤其在 35 個工具裡更容易選對。
2. 多帳號 profile。每個 profile 有獨立的瀏覽器 session,可同時登入多個 Google 帳號;用 nlm login switch 切換目前帳號。
3. 用 pipeline 串多步驟。nlm pipeline run / list 把「研究 → 匯入來源 → 查詢 → 生成」等步驟組成可重複執行的工作流。
4. 批次與跨庫查詢。nlm batch 一次對多個筆記本做 query / create / delete;nlm cross query 用同一問題跨筆記本查詢。
5. 不安裝就用 uvx。臨時試用或 CI 環境,用 uvx --from notebooklm-mcp-cli ... 免安裝直接執行。
① GETTING_STARTED.md——安裝、登入、代理註冊與遷移路徑。
② CLI_GUIDE.md——完整的 nlm 指令參考。
③ MCP_GUIDE.md——35 個 MCP 工具的說明與範例。