Cómo conectar Claude y Cursor con Google NotebookLM directamente desde la terminal
El servicio Google NotebookLM (recién renombrado a Gemini Notebook) maneja grandes cantidades de documentación, PDFs extensos y videos de YouTube con facilidad. Genera respuestas coherentes con citas a las fuentes y puede crear divertidos podcasts de audio con dos presentadores virtuales.
Un detalle frustrante del servicio es que todavía carece de una API pública oficial.
Si quieres subir un lote de enlaces a un notebook desde la terminal, exportar materiales generados, o hacer que tu agente de IA en Cursor busque en tu base de conocimientos personal, estás atrapado haciendo clic en el navegador. El desarrollador jacob-bd resolvió este problema y lanzó gemini-notebook-mcp-cli. Proporciona una interfaz de línea de comandos nlm y levanta un servidor MCP local para conectar con editores de código.
Qué puede hacer la utilidad
El repositorio combina dos herramientas: una CLI clásica para scripts bash y un servidor MCP (Model Context Protocol).
A través de un comando de terminal nlm, puedes gestionar notebooks sin abrir una pestaña del navegador. Las operaciones disponibles incluyen crear notas, subir fuentes, consultar la base de datos y exportar artefactos:
# Создаем блокнот под ресерч
nlm notebook create "Архитектура проекта"
# Добавляем ссылки и документы
nlm source add <notebook-id> --url "https://habr.com/..."
# Запускаем генерацию аудиообзора
nlm audio create <notebook-id> --confirm
# Скачиваем все созданные материалы в папку
nlm download all <notebook-id> -d ./exports
La parte más interesante comienza al configurar MCP. El paquete puede registrarse automáticamente en los archivos de configuración de herramientas populares: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI, Windsurf y Cline.
Comando de configuración rápida:
nlm setup add cursor
nlm setup add claude-code
Después de eso, puedes escribir en texto plano en el chat del asistente: "Crea un notebook sobre transacciones distribuidas, añade aquí este pull request y genera un breve resumen." El asistente llamará a las funciones necesarias en segundo plano.
Funciones ocultas del estudio
Más allá de las respuestas de texto regulares, la herramienta desbloquea el acceso a los generadores de contenido de Gemini Notebook. A través de CLI y MCP, puedes ejecutar:
- Creación de podcasts (discusión profunda de un tema por dos presentadores).
- Generación de vistas previas de video en varias duraciones y estilos visuales.
- Ensamblaje de tarjetas de estudio y guías de aprendizaje.
- Infografías y mapas mentales basados en fuentes subidas.
- Creación y edición de diapositivas de presentación.
Un buen extra: todas las solicitudes enviadas a través de la consola o editor de código se guardan en el historial de la interfaz web de Google. Puedes empezar consultando en la terminal y continuar leyendo las respuestas por la noche desde tu teléfono a través del navegador.
Cómo funciona la autorización bajo el capó
Dado que no existe una API oficial, el proyecto funciona a través de los endpoints internos de Google. Necesitarás cookies válidas de una sesión autenticada.
Los desarrolladores del proyecto automatizaron este proceso. Ejecutas el comando:
nlm login
La utilidad abre un perfil de navegador separado (se admiten Chrome, Brave, Arc, Edge, Chromium y Firefox), inicias sesión en tu cuenta de Google y el script intercepta los tokens necesarios y los guarda localmente.
La herramienta soporta trabajar con múltiples perfiles mediante el flag --profile work o --profile personal. Los tokens CSRF se actualizan automáticamente cuando las solicitudes fallan, y las cookies duran entre dos y cuatro semanas.
Una historia honesta de creación y apoyo de la comunidad
El autor del proyecto admite abiertamente en el README que escribió la primera versión sin experiencia profunda en Python, usando activamente asistencia de IA.
El código resolvió una necesidad inmediata pero estaba lejos de ser ideal. El autor no se apartó de ello y pidió directamente a la comunidad ayuda con la refactorización y revisión de código.
El código abierto funcionó según lo previsto. Docenas de desarrolladores se unieron al proyecto. Añadieron connection pooling, manejo de errores apropiado, soporte para WSL2, sincronización con Google Drive, operaciones por lotes y una auditoría de seguridad que previene que las credenciales se filtren en los logs. El resultado es una herramienta confiable con casi 6000 estrellas en GitHub.
Precauciones
Antes de integrar la utilidad en tus pipelines, ten en cuenta varias limitaciones.
Primero, usar una API no documentada conlleva el riesgo de ruptura. Google puede cambiar el formato de solicitud o la estructura de respuesta en cualquier momento, y los scripts dejarán de funcionar hasta que se lance un parche.
Segundo, las cuentas gratuitas tienen un límite de aproximadamente 50 solicitudes por día. Si quieres procesar cien documentos a través de un script por lotes de una sola vez, alcanzarás ese límite.
Tercero, el servidor expone 43 herramientas MCP separadas. Este número de funciones llena notablemente la ventana de contexto en Claude Code o Cursor. Si no estás trabajando con notebooks ahora mismo, es mejor deshabilitar temporalmente el servidor en la configuración o configurar exportaciones selectivas de solo los métodos que necesitas.
Instalación
La forma más fácil de instalar la utilidad es a través del gestor de paquetes uv:
uv tool install notebooklm-mcp-cli
Si estás usando Python estándar, pipx o pip regular funcionará:
pipx install notebooklm-mcp-cli
También está disponible ejecutar sin instalación permanente mediante uvx:
uvx --from notebooklm-mcp-cli nlm --help
A quién le será útil
El proyecto atraerá a quienes ya usan activamente Gemini Notebook para analizar grandes volúmenes de texto, documentación técnica o conferencias, pero están cansados de la rutina del navegador. La utilidad es genial para automatizar la recopilación de materiales, crear scripts de exportación de resúmenes e integrar contexto desde Google Drive directamente en tu chat de trabajo con un asistente de IA.
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