Notebooklm MCP

🚀 NotebookLM MCP

NotebookLM MCPは、Google NotebookLMの自動化に特化したプロフェッショナルなMCPサーバーです。PyPIで利用可能で、本番環境での運用も可能です。

✨ 主な機能

• 🔥 FastMCP v2：モダンなデコレータベースのMCPフレームワーク
• ⚡ UV Python Manager：超高速な依存関係管理
• 🚀 複数のトランスポート方式：STDIO、HTTP、SSEに対応
• 🎯 型安全性：完全なPydanticバリデーション
• 🔒 永続的な認証：自動的なGoogleセッション管理
• 📊 充実したCLI：Taskfile自動化による美しいターミナルインターフェイス
• 🐳 本番環境対応：モニタリング機能付きのDockerサポート

🚀 クイックスタート

🎯 エンドユーザー向け (推奨)

# UV (モダンなPythonパッケージマネージャー) をインストール
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# PyPIからNotebookLM MCPをインストール
uv add notebooklm-mcp

# NotebookLMのURLで初期化
uv run notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_NOTEBOOK_ID

init 実行後の動作:

• ✅ 設定を含む notebooklm-config.json を作成
• ✅ 永続的な認証用の chrome_profile_notebooklm/ フォルダを作成
• ✅ 必要に応じて、ブラウザでGoogleログインを一度だけ開く
• ✅ 将来のヘッドレス操作のためにセッションを保存

# サーバーを起動 (MCPクライアント用のSTDIO)
uv run notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server

# ウェブテスト用のHTTPサーバーを起動
uv run notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server --transport http --port 8001

# インタラクティブチャットモード
uv run notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json chat  --message "Who are you ?"

👨‍💻 開発者向け

このプロジェクトに貢献する場合、開発体験を向上させるための包括的なTaskfileを用意しています。

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

# 開発ツールを含むセットアップを完了
task setup

# 利用可能なすべての開発タスクを表示
task --list

📦 インストール

代替インストール方法

UVではなくpipを使用する場合:

# pipでインストール
pip install notebooklm-mcp

# 初期化
notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_NOTEBOOK_ID

# サーバーを起動
notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server

初期化後のプロジェクト構造

init を実行した後、作業ディレクトリには以下のファイルとフォルダが含まれます。

your-project/
├── notebooklm-config.json          # 設定ファイル
├── chrome_profile_notebooklm/      # ブラウザプロファイル (永続的な認証用)
│   ├── Default/                    # Chromeプロファイルデータ
│   ├── SingletonSocket             # セッションファイル
│   └── ...                         # その他のChromeデータ
└── your-other-files

重要なファイル:

• notebooklm-config.json: ノートブックID、サーバー設定、認証設定を含む
• chrome_profile_notebooklm/: Google認証セッションを保存 (ヘッドレス操作を可能にする)

💻 使用例

利用可能なツール

開発者ワークフロー

貢献者や高度なユーザー向けに、20以上の自動化タスクを含む包括的なTaskfileを提供しています。

# 📦 依存関係管理
task deps-add -- requests       # 依存関係を追加
task deps-add-dev -- pytest     # 開発用依存関係を追加
task deps-remove -- requests    # 依存関係を削除
task deps-list                  # 依存関係を一覧表示
task deps-update                # すべての依存関係を更新

# 🧪 テストと品質管理
task test                       # すべてのテストを実行
task test-quick                 # クイックバリデーションテスト
task test-coverage              # カバレッジ分析
task enforce-test               # 関数変更後に必須
task lint                       # すべてのリンティングを実行
task format                     # コードをフォーマット (Black + isort + Ruff)

# 🏗️ ビルドとリリース
task build                      # パッケージをビルド
task clean                      # アーティファクトをクリーンアップ

# 🚀 サーバーコマンド
task server-stdio              # STDIOサーバー
task server-http               # HTTPサーバー
task server-sse                # SSEサーバー

# 利用可能なすべてのタスクを表示
task --list

💡 プロヒント: 最高の開発体験を得るために Task をインストールしてください: go install github.com/go-task/task/v3/cmd/task@latest

トランスポートオプション

STDIO (デフォルト)

task server-stdio
# 対象: LangGraph, CrewAI, AutoGen

HTTP

task server-http  
# アクセス: http://localhost:8001/mcp
# 対象: ウェブテスト、REST API

SSE

task server-sse
# アクセス: http://localhost:8002/
# 対象: リアルタイムストリーミング

テストと開発

HTTPクライアントテスト

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", {})

コマンドラインテスト

# curlでテスト
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": {}}'

クライアント統合

LangGraph

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

# HTTPトランスポート
transport = StreamableHttpTransport(url="http://localhost:8001/mcp")
client = Client(transport)
tools = await client.list_tools()

CrewAI

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

🔒 認証

自動セットアップ

# 初回 - ブラウザでログインを開く
notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/abc123

# その後の実行 - 保存されたセッションを使用
notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server

手動セットアップ

# インタラクティブなブラウザログイン
notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json server

# 接続を確認
notebooklm-mcp --config notebooklm-config.json test --notebook YOUR_NOTEBOOK_ID

🐳 Dockerデプロイメント

クイックスタート

# 1. ガイド付きログインで設定とChromeプロファイルを生成
uv run notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_NOTEBOOK_ID
# pipでインストールした場合は、以下を実行: notebooklm-mcp init https://notebooklm.google.com/notebook/YOUR_NOTEBOOK_ID

# 2. コンテナイメージをビルド
docker build -t notebooklm-mcp .

# 3. 設定とプロファイルをマウントしてサーバーを実行
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

Docker Composeを使用する場合

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

init コマンドを一度実行して notebooklm-config.json と chrome_profile_notebooklm/ が存在するようにした後、docker compose up -d でスタックを起動します。サーバーはデフォルトでSTDIOモードで実行されます。クライアントが必要な場合は、docker-compose.yml のHTTP/SSEポートのコメントを解除してください。

⚙️ 設定

設定ファイル (notebooklm-config.json)

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

環境変数

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

🚀 パフォーマンス

FastMCP v2の利点

• ⚡ デコレータによるツール登録が5倍高速
• 📋 Pythonの型ヒントから自動生成されるスキーマ
• 🔒 Pydanticによる組み込みバリデーション
• 🧪 より良いテストとデバッグ機能
• 📊 スタック全体での型安全性

ベンチマーク

🛠️ 開発

セットアップ

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

# UVを使用する場合 (推奨)
uv sync --all-groups

# またはpipを使用する場合
pip install -e ".[dev]"

テスト

# UVでテストを実行
uv run pytest

# カバレッジ付きでテストを実行
uv run pytest --cov=notebooklm_mcp

# 統合テスト
uv run pytest tests/test_integration.py

# または開発用にTaskfileを使用
task test
task test-coverage

コード品質

# UVでコードをフォーマット
uv run black src/ tests/
uv run ruff check src/ tests/

# 型チェック
uv run mypy src/

# またはTaskfileのショートカットを使用
task format
task lint

📚 ドキュメント

• クイックセットアップガイド - 2分で始める
• HTTPサーバーガイド - ウェブテストと統合
• FastMCP v2ガイド - モダンなMCP機能
• Dockerデプロイメント - 本番環境のセットアップ
• APIリファレンス - 完全なツールドキュメント

🔗 関連プロジェクト

• FastMCP - モダンなMCPフレームワーク
• MCP仕様 - 公式MCP仕様
• NotebookLM - GoogleのAIノートブック

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

🆘 サポート

• 問題報告: GitHub Issues
• ディスカッション: GitHub Discussions
• ドキュメント: Read the Docs

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