notebooklm-skill MCP — ユースケース, インストール & ライブデモ

なぜ使うのか

主な機能

4フェーズパイプライン: 収集 → リサーチ → 生成 → 公開
NotebookLMが引用付きのリサーチ回答を生成
NotebookLMのアーティファクトも取得可能: 音声オーバービュー、スライド、クイズ、フラッシュカード
デュアルデプロイ: Claude Codeスキルまたは MCPサーバー（Cursor、Gemini CLIでも動作）
ブラウザベースのGoogle OAuth — APIキー管理不要
Python 3.10+が必要; notebooklm-pyライブラリをラップ

ライブデモ

実際の動作

notebooklm-skill.replay ▶ 準備完了

0/0

インストール

クライアントを選択

~/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
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.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 は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

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
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.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
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json

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

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json

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

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

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

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方： notebooklm-skill

大量のソースからリサーチ済み・引用付き記事を作成する方法

👤 リサーチに基づく長文コンテンツを公開するコンテンツマーケターやテクニカルライター ⏱ ~45 min intermediate

使うタイミング： あるトピックについて5〜20件のURLやPDFがあり、1時間以内に引用付きの完成度の高い記事が必要な場合。

前提条件

Python 3.10+ — pyenv install 3.10 またはシステムの python3
NotebookLMにアクセスできるGoogleアカウント — notebooklm.google.com に一度サインイン。ブラウザセッションが再利用されます
notebooklm-pyライブラリ — pip install notebooklm-py

フロー

ソースをノートブックに収集する

Create a notebook titled 'CRDT-landscape-2026' and add these 8 URLs and this PDF.✓ コピーしました

→ ノートブックIDが返され、ソース数が確認される
リサーチクエリを実行する

Ask the notebook: 'What are the main CRDT types and their tradeoffs? Cite each claim.'✓ コピーしました

→ 特定のソースへのインライン引用を含む構造化された回答
記事を生成する

Using those findings, draft a 1500-word article for a backend audience. Keep citations as footnotes.✓ コピーしました

→ ソースURLに紐づく[n]引用マーカー付きの下書き
公開する

Save to drafts/crdt-landscape.md with frontmatter (title, date, tags).✓ コピーしました

→ ディスク上のMarkdownファイル

結果： 特定のソースに基づいた、引用付きの公開可能な下書き — ハルシネーションではない。

注意点

ブラウザ認証がサイレントに失効する — notebooklm.google.com を再度開いてリフレッシュしてください。スキルがクッキージャーを再利用します
Claudeが引用なしで主張を言い換えてしまう — 明示的に指示してください: 「すべての事実文は末尾に[n]引用を付けること」

組み合わせ： smart-illustrator-skill

リサーチソースからポッドキャスト風の音声オーバービューを作成する

👤 読み物から音声サマリーを作りたいポッドキャスターや教育者 ⏱ ~15 min beginner

使うタイミング： Web UIではなくエージェントからNotebookLMの音声オーバービュー機能をトリガーしたい場合。

フロー

ソースを追加して音声を要求する

Create notebook from these 6 papers, then trigger audio overview.✓ コピーしました

→ 音声生成が開始され、ステータスが返される
ポーリングしてダウンロードする

Wait for audio, then save as overview.mp3 in my downloads.✓ コピーしました

→ ローカルのMP3ファイル

結果： NotebookLMのWeb UIを開かずに音声オーバービューをダウンロードできる。

注意点

音声のレンダリングに2〜5分かかる — ポーリングフローを使用してください。同期的な完了を期待しないこと

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

notebooklm-skill + smart-illustrator-skill

NotebookLMでリサーチ → Claudeが下書き → Smart Illustratorが図表を追加

Research 'vector DB landscape' with notebooklm, draft a 2000-word article, illustrate with smart-illustrator.✓ コピーしました

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

リサーチ済みコンテンツを実際の引用付きマーケティングキャンペーンに変換

Take findings from notebook XYZ and run the go-to-market skill to produce a launch plan with cited claims.✓ コピーしました

notebooklm-skill + claude-skills-journalism-skill

ソース検証が必要なジャーナリズムワークフロー

Use notebooklm to verify each claim in this draft against the uploaded primary sources before publishing.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール	入力	呼び出すタイミング	コスト
create_notebook	title: str, sources: list[url\|pdf\|youtube]	あらゆるリサーチタスクの最初のステップ	NotebookLM free quota
add_sources	notebook_id, sources	既存のノートブックを拡張する場合	free
ask	notebook_id, question	メインのリサーチインタラクション	NotebookLM free quota
generate_audio_overview	notebook_id, style?	ポッドキャスト風の音声オーバービューが必要な場合	free, async
export_artifacts	notebook_id, type: 'slides'\|'report'\|'quiz'\|'flashcards'	リサーチを他のフォーマットにリパーパスする場合	free

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: NotebookLMの無料枠は十分ですが、具体的な上限は非公開です。大量使用するとレート制限がかかる場合があります。
呼び出しあたりのトークン: リサーチ回答はGoogleのクォータを消費します。Claudeのトークン使用量は下書きの長さに依存します
金額: Googleアカウントがあれば無料
ヒント: 1つのノートブックセッションで複数の質問をまとめて実行してください — ノートブック間でソースを再アップロードするのは避けましょう。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管： Google用のブラウザクッキーセッション。APIキー不要。セッションはnotebooklm-pyのローカルキャッシュに保存されます。

データ送信先： すべてのソースコンテンツはNotebookLM（Google）にアップロードされます。機密資料を投入しないでください。

ソースはGoogleのサーバーで処理されます — 独自コンテンツを投入する前にGoogleのNotebookLM利用規約を確認してください。
セッションクッキーはNotebookLMがアクセスできる範囲でGoogleアカウントの広範な読み取り権限を付与します。可能であれば、自動化用に専用のGoogleアカウントを使用してください。

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

Auth failed / 'please sign in'

デフォルトブラウザで notebooklm.google.com を開いてサインインし、再試行してください。スキルはブラウザのクッキージャーを再利用します。

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

Source rejected as unsupported

NotebookLMは特定のフォーマットのみ対応しています。必要に応じてPDFをテキストに変換するか、公開URLとしてホストしてください。

Audio overview stuck in 'pending'

正常な動作です — 2〜5分かかります。エクスポートステータスでポーリングしてください。

代替案

notebooklm-skill 他との比較

代替案	代わりに使う場面	トレードオフ
Manual web-search + summarize	Googleアカウントがない場合や、エアギャップ環境でのワークフローが必要な場合	引用による裏付けなし。ハルシネーションリスクが高い
Perplexity API	SLA付きの有料APIが必要な場合	費用がかかるが、ブラウザ自動化より安定性が高い

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

🐙 オープンな issue を見る

🔍 400以上のMCPサーバーとSkillsを見る