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notebooklm-mcp

NotebookLM MCP是一个专业的Google NotebookLM自动化MCP服务器，提供快速、类型安全的工具集成，支持多种传输协议和持久化认证管理。

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README

🚀 NotebookLM MCP

NotebookLM MCP 是一款专业的 MCP 服务器，用于实现 Google NotebookLM 的自动化操作。它已发布到 PyPI，可直接用于生产环境。

Python 3.10+DeepWikiTestscodecovLicense: MIT

✨ 主要特性

  • 🔥 FastMCP v2：基于现代装饰器的 MCP 框架
  • ⚡ UV Python 管理器：极速依赖管理
  • 🚀 多传输协议支持：支持 STDIO、HTTP、SSE
  • 🎯 类型安全：完整的 Pydantic 验证
  • 🔒 持久认证：自动管理 Google 会话
  • 📊 丰富的命令行界面：借助 Taskfile 实现自动化，拥有美观的终端界面
  • 🐳 生产就绪：支持 Docker 部署，并提供监控功能

🚀 快速开始

🎯 终端用户（推荐）

# 安装 UV（现代 Python 包管理器）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 从 PyPI 安装 NotebookLM MCP
uv add notebooklm-mcp

# 使用你的 NotebookLM URL 进行初始化
uv run notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_NOTEBOOK_ID

初始化后会发生什么：

  • ✅ 创建 notebooklm-config.json 文件，保存你的配置信息
  • ✅ 创建 chrome_profile_notebooklm/ 文件夹，用于持久认证
  • ✅ 打开浏览器进行一次性 Google 登录（如有需要）
  • ✅ 保存会话，以便后续无头操作
# 启动服务器（为 MCP 客户端提供 STDIO 服务）
uv run notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server

# 启动 HTTP 服务器，用于 Web 测试
uv run notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server --transport http --port 8001

# 交互式聊天模式
uv run notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json chat  --message "Who are you ?"

👨‍💻 开发者

如果你想为这个项目做贡献，可以查看我们的 Taskfile，以获得更好的开发体验：

git clone https://github.com/khengyun/notebooklm-mcp.git
cd notebooklm-mcp

# 使用开发工具完成设置
task setup

# 显示所有可用的开发任务
task --list

📦 安装指南

替代安装方式

如果你更喜欢使用 pip 而不是 UV，可以按照以下步骤安装：

# 使用 pip 安装
pip install notebooklm-mcp

# 初始化
notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_NOTEBOOK_ID

# 启动服务器
notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server

📁 初始化后的项目结构

运行 init 命令后，你的工作目录将包含以下内容：

your-project/
├── notebooklm-config.json          # 配置文件
├── chrome_profile_notebooklm/      # 浏览器配置文件（用于持久认证）
│   ├── Default/                    # Chrome 配置文件数据
│   ├── SingletonSocket             # 会话文件
│   └── ...                         # 其他 Chrome 数据
└── your-other-files

关键文件说明：

  • notebooklm-config.json：包含笔记本 ID、服务器设置、认证配置等信息
  • chrome_profile_notebooklm/：存储 Google 认证会话，支持无头操作

🛠️ 可用工具

| 工具 | 描述 | 参数 | |------|------|------| | healthcheck | 服务器健康状态检查 | 无 | | send_chat_message | 向 NotebookLM 发送消息 | message: str, wait_for_response: bool | | get_chat_response | 超时获取响应 | timeout: int | | chat_with_notebook | 完整的交互操作 | message: str, notebook_id?: str | | navigate_to_notebook | 切换笔记本 | notebook_id: str | | get_default_notebook | 获取当前笔记本 | 无 | | set_default_notebook | 设置默认笔记本 | notebook_id: str | | get_quick_response | 即时响应 | 无 |

👨‍💻 开发者工作流

对于贡献者和高级用户，为了提高生产力，我们提供了一个包含 20 多个自动化任务的综合 Taskfile：

# 📦 依赖管理
task deps-add -- requests       # 添加依赖
task deps-add-dev -- pytest     # 添加开发依赖
task deps-remove -- requests    # 移除依赖
task deps-list                  # 列出依赖
task deps-update                # 更新所有依赖

# 🧪 测试与质量检查
task test                       # 运行所有测试
task test-quick                 # 快速验证测试
task test-coverage              # 覆盖率分析
task enforce-test               # 函数更改后强制测试
task lint                       # 运行所有代码检查
task format                     # 格式化代码（Black + isort + Ruff）

# 🏗️ 构建与发布
task build                      # 构建包
task clean                      # 清理构建产物

# 🚀 服务器命令
task server-stdio              # 启动 STDIO 服务器
task server-http               # 启动 HTTP 服务器
task server-sse                # 启动 SSE 服务器

# 显示所有可用任务
task --list

💡 使用建议：安装 Task 可获得最佳开发体验：go install github.com/go-task/task/v3/cmd/task@latest

🌐 传输选项

STDIO（默认）

task server-stdio
# 适用于：LangGraph、CrewAI、AutoGen

HTTP

task server-http  
# 访问地址：http://localhost:8001/mcp
# 适用于：Web 测试、REST API

SSE

task server-sse
# 访问地址：http://localhost:8002/
# 适用于：实时流传输

💻 使用示例

HTTP 客户端测试

from fastmcp import Client
from fastmcp.client.transports import StreamableHttpTransport

transport = StreamableHttpTransport(url="http://localhost:8001/mcp")
async with Client(transport) as client:
    tools = await client.list_tools()
    result = await client.call_tool("healthcheck", {})

命令行测试

# 使用 curl 进行测试
curl -X POST http://localhost:8001/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list", "params": {}}'

LangGraph 集成示例

from fastmcp import Client
from fastmcp.client.transports import StreamableHttpTransport

# HTTP 传输
transport = StreamableHttpTransport(url="http://localhost:8001/mcp")
client = Client(transport)
tools = await client.list_tools()

CrewAI 集成示例

from crewai_tools import BaseTool
from fastmcp import Client

class NotebookLMTool(BaseTool):
    name = "notebooklm"
    description = "Chat with NotebookLM"
    
    async def _arun(self, message: str):
        client = Client("http://localhost:8001/mcp")
        result = await client.call_tool("chat_with_notebook", {"message": message})
        return result

🔒 认证

自动设置

# 首次使用 - 打开浏览器进行登录
notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/abc123

# 后续运行 - 使用保存的会话
notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server

手动设置

# 交互式浏览器登录
notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server

# 检查连接
notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json test --notebook YOUR_NOTEBOOK_ID

🐳 Docker 部署

快速开始

# 1. 生成配置文件和 Chrome 配置文件，并引导登录
uv run notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_NOTEBOOK_ID
# 如果你使用 pip 安装，运行：notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_NOTEBOOK_ID

# 2. 构建容器镜像
docker build -t notebooklm-mcp .

# 3. 挂载配置文件和配置文件目录，运行服务器
docker run -d \
  --name notebooklm-mcp \
  --restart unless-stopped \
  -v $(pwd)/notebooklm-config.json:/app/notebooklm-config.json:ro \
  -v $(pwd)/chrome_profile_notebooklm:/app/chrome_profile_notebooklm \
  notebooklm-mcp:latest

使用 Docker Compose

version: '3.8'
services:
  notebooklm-mcp:
    image: notebooklm-mcp:latest
    build: .
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./notebooklm-config.json:/app/notebooklm-config.json:ro
      - ./chrome_profile_notebooklm:/app/chrome_profile_notebooklm

在运行一次 init 命令，确保 notebooklm-config.json 和 chrome_profile_notebooklm/ 存在后，使用 docker compose up -d 启动服务。服务器默认以 STDIO 模式运行；如果你的客户端需要 HTTP/SSE 端口，请在 docker-compose.yml 中取消注释相应端口。

⚙️ 配置

配置文件 (notebooklm-config.json)

{
  "default_notebook_id": "your-notebook-id",
  "headless": true,
  "timeout": 30,
  "auth": {
    "profile_dir": "./chrome_profile_notebooklm"
  },
  "debug": false
}

环境变量

export NOTEBOOKLM_NOTEBOOK_ID="your-notebook-id"
export NOTEBOOKLM_HEADLESS=true
export NOTEBOOKLM_DEBUG=false

🚀 性能

FastMCP v2 的优势

  • ⚡ 工具注册速度快 5 倍：使用装饰器实现
  • 📋 自动生成模式：根据 Python 类型提示生成
  • 🔒 内置验证：使用 Pydantic 进行验证
  • 🧪 更好的测试和调试能力
  • 📊 全栈类型安全

性能对比

| 特性 | 传统 MCP | FastMCP v2 | |---------|----------------|------------| | 工具注册 | 手动定义模式 | 自动生成 | | 类型验证 | 手动验证 | 自动验证 | | 错误处理 | 基本处理 | 增强处理 | | 开发速度 | 标准速度 | 快 5 倍 | | HTTP 支持 | 有限支持 | 全面支持 |

🛠️ 开发

环境搭建

git clone https://github.com/khengyun/notebooklm-mcp
cd notebooklm-mcp

# 使用 UV（推荐）
uv sync --all-groups

# 或者使用 pip
pip install -e ".[dev]"

测试

# 使用 UV 运行测试
uv run pytest

# 测试覆盖率
uv run pytest --cov=notebooklm_mcp

# 集成测试  
uv run pytest tests/test_integration.py

# 或者使用 Taskfile 进行开发测试
task test
task test-coverage

代码质量

# 使用 UV 格式化代码
uv run black src/ tests/
uv run ruff check src/ tests/

# 类型检查
uv run mypy src/

# 或者使用 Taskfile 快捷命令
task format
task lint

📚 详细文档

🔗 相关项目

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

🆘 支持

本项目由 ❤️ FastMCP v2 构建 - 让现代 MCP 开发变得简单！

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运行方式说明

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托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载，用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入，不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖，把 server_config 复制到 MCP 客户端，并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端