notebooklm-skill MCP — Casos de uso, Instalar & Demo en vivo

Por qué usarlo

Características clave

Tubería de cuatro fases: Recopila → Investiga → Genera → Publica
NotebookLM produce respuestas de investigación respaldadas por citas
También extrae artefactos de NotebookLM: resúmenes de audio, diapositivas, cuestionarios, tarjetas
Despliegue dual: Skill de Claude Code o servidor MCP (compatible con Cursor, Gemini CLI)
OAuth de Google basado en navegador — sin claves API que gestionar
Se requiere Python 3.10+; envuelve la biblioteca notebooklm-py

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

notebooklm-skill.replay ▶ listo

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Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/claude-world/notebooklm-skill",
        "~/.claude/skills/notebooklm-skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/claude-world/notebooklm-skill",
        "~/.claude/skills/notebooklm-skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/claude-world/notebooklm-skill",
        "~/.claude/skills/notebooklm-skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/claude-world/notebooklm-skill",
        "~/.claude/skills/notebooklm-skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "notebooklm-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/claude-world/notebooklm-skill",
        "~/.claude/skills/notebooklm-skill"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "notebooklm-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/claude-world/notebooklm-skill",
          "~/.claude/skills/notebooklm-skill"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add notebooklm-skill -- git clone https://github.com/claude-world/notebooklm-skill ~/.claude/skills/notebooklm-skill

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: notebooklm-skill

Cómo convertir un conjunto de fuentes en un artículo investigado y citado

👤 Especialistas en marketing de contenidos y redactores técnicos que publican textos largos investigados ⏱ ~45 min intermediate

Cuándo usarlo: Tienes 5-20 URLs y PDFs sobre un tema y necesitas un artículo pulido con citas en menos de una hora.

Requisitos previos

Python 3.10+ — pyenv install 3.10 o python3 del sistema
Cuenta de Google con acceso a NotebookLM — Inicia sesión en notebooklm.google.com una vez; la sesión del navegador se reutiliza
Biblioteca notebooklm-py — pip install notebooklm-py

Flujo

Recopila fuentes en un notebook

Crea un notebook titulado 'CRDT-landscape-2026' y añade estas 8 URLs y este PDF.✓ Copiado

→ Se devuelve ID del notebook; se confirma el número de fuentes
Ejecuta consultas de investigación

Pregunta al notebook: '¿Cuáles son los principales tipos de CRDT y sus compensaciones? Cita cada afirmación.'✓ Copiado

→ Respuesta estructurada con citas en línea a fuentes específicas
Genera un artículo

Usando esos hallazgos, redacta un artículo de 1500 palabras para una audiencia de backend. Mantén las citas como notas al pie.✓ Copiado

→ Borrador con marcadores de cita [n] asociados a URLs de fuentes
Publica

Guarda en drafts/crdt-landscape.md con metadatos (título, fecha, etiquetas).✓ Copiado

→ Archivo Markdown en disco

Resultado: Un borrador publicable citado y fundamentado en fuentes específicas — no alucinado.

Errores comunes

La autenticación del navegador expira silenciosamente — Reabre notebooklm.google.com y actualiza; la skill reutiliza el almacén de cookies
Claude parafrasea una afirmación sin su cita — Instruye explícitamente: 'Cada oración factual debe terminar con su cita [n].'

Combinar con: smart-illustrator-skill

Convierte fuentes de investigación en un resumen de audio estilo podcast

👤 Podcasters y educadores que quieren un resumen de audio a partir de material de lectura ⏱ ~15 min beginner

Cuándo usarlo: Quieres que la función Audio Overview de NotebookLM se active desde tu agente en lugar de la interfaz web.

Flujo

Añade fuentes y solicita audio

Crea un notebook a partir de estos 6 artículos, luego activa el resumen de audio.✓ Copiado

→ Generación de audio iniciada; estado devuelto
Consulta y descarga

Espera el audio, luego guarda como overview.mp3 en mis descargas.✓ Copiado

→ Archivo MP3 local

Resultado: Un resumen de audio descargado sin abrir la interfaz web de NotebookLM.

Errores comunes

El audio tarda 2-5 minutos en renderizarse — Usa el flujo de consulta; no esperes finalización síncrona

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

notebooklm-skill + smart-illustrator-skill

Investigación de NotebookLM → Claude redacta → Smart Illustrator añade diagramas

Investiga 'vector DB landscape' con notebooklm, redacta un artículo de 2000 palabras, ilustra con smart-illustrator.✓ Copiado

notebooklm-skill + ai-marketing-claude-code-skill

Convierte contenido investigado en campañas de marketing con citas reales

Toma hallazgos del notebook XYZ y ejecuta la skill go-to-market para producir un plan de lanzamiento con afirmaciones citadas.✓ Copiado

notebooklm-skill + claude-skills-journalism-skill

Flujos de trabajo de periodismo que exigen verificación de fuentes

Usa notebooklm para verificar cada afirmación en este borrador contra las fuentes primarias cargadas antes de publicar.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

Herramienta	Entradas	Cuándo llamar	Coste
create_notebook	title: str, sources: list[url\|pdf\|youtube]	Primer paso de cualquier tarea de investigación	NotebookLM free quota
add_sources	notebook_id, sources	Extiende un notebook existente	free
ask	notebook_id, question	Interacción de investigación principal	NotebookLM free quota
generate_audio_overview	notebook_id, style?	Cuando quieres el resumen estilo podcast	free, async
export_artifacts	notebook_id, type: 'slides'\|'report'\|'quiz'\|'flashcards'	Repropósito de investigación en otros formatos	free

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API: El nivel gratuito de NotebookLM es generoso pero no publicado. El uso intenso puede activar limitación de velocidad.
Tokens por llamada: Las respuestas de investigación usan la cuota de Google; el uso de tokens de Claude depende de la longitud del borrador
Monetario: Gratis con una cuenta de Google
Consejo: Agrupa múltiples preguntas por sesión de notebook — evita volver a cargar fuentes en notebooks.

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Almacenamiento de credenciales: Sesión de cookie del navegador para Google. Sin claves API. Sesión almacenada en la caché local de notebooklm-py.

Salida de datos: Todo el contenido de fuentes se carga en NotebookLM (Google). No alimentes material confidencial.

Las fuentes se procesan en los servidores de Google — revisa los términos de NotebookLM de Google antes de alimentar contenido propietario.
La cookie de sesión otorga acceso amplio de lectura de cuenta de Google donde NotebookLM tiene acceso. Usa una cuenta de Google dedicada para automatización si es posible.

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

Autenticación fallida / 'por favor inicia sesión'

Abre notebooklm.google.com en tu navegador predeterminado, inicia sesión y reintenta. La skill reutiliza el almacén de cookies del navegador.

Verificar: python -c 'import notebooklm_py; print(notebooklm_py.whoami())'

Fuente rechazada como no compatible

NotebookLM acepta formatos específicos. Convierte PDFs a texto u hospeda como URL pública si es necesario.

Resumen de audio atrapado en 'pendiente'

Normal — tarda 2-5 min. Consulta con estado de exportación.

Alternativas

notebooklm-skill vs otros

Alternativa	Cuándo usarla	Contrapartida
Búsqueda web manual + resumir	No tienes una cuenta de Google o necesitas un flujo aislado	Sin fundamentación de citas; mayor riesgo de alucinación
Perplexity API	Quieres una API de pago con SLA	Cuesta dinero, pero es más confiable que la automatización del navegador

Más

Recursos

📖 Lee el README oficial en GitHub

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