NotebookLM MCP Connector

NotebookLM MCP Connector Skill

Este Skill detalla el procedimiento para integrar NotebookLM como un servidor MCP en tu asistente de IA. Permite acceder a tus libretas, fuentes y realizar consultas RAG directamente desde el entorno de desarrollo.

1. Instalación

El servidor se distribuye como un paquete de Python. Asegúrate de tener Python 3.10+ instalado.

pip install notebooklm-mcp-server

Esto instalará dos ejecutables principales:

• notebooklm-mcp: El servidor MCP.
• notebooklm-mcp-auth: La herramienta de autenticación.

2. Configuración en mcp_config.json

Añade la siguiente configuración a tu archivo mcp_config.json (usualmente en ~/.gemini/antigravity/ o similar, dependiendo de tu cliente MCP).

{
  "mcpServers": {
    "notebooklm": {
      "command": "notebooklm-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

Nota: Si usas un entorno virtual (venv), asegúrate de que el command apunte a la ruta absoluta del ejecutable dentro del venv, o activa el entorno antes de lanzar el cliente.

3. Autenticación (Paso Crucial)

La autenticación es necesaria para acceder a tus datos privados. Existen dos métodos.

Método A: Automático (Recomendado si funciona)

Intenta ejecutar el comando de autenticación automática. Esto abrirá un navegador Chrome controlado para extraer las cookies.

notebooklm-mcp-auth

Si ves un error Handshake status 403 Forbidden, significa que el navegador está bloqueando la conexión de depuración remota. En ese caso, usa el Método B.

Método B: Manual (Infalible)

Este método implica extraer manualmente las cookies de tu sesión de navegador y pasarlas a la herramienta de autenticación.

Pasos:

1. Abre NotebookLM en tu navegador (Chrome/Edge).
2. Abre las Herramientas de Desarrollador (F12 o Ctrl+Shift+I).
3. Ve a la pestaña Network (Red).
4. En el filtro, escribe: batchexecute.
5. Interactúa con la página (ej. refresca o abre una libreta) para generar tráfico.
6. Haz clic en una de las peticiones batchexecute que aparezcan.
7. En el panel de detalles (derecha), ve a Request Headers (Cabeceras de solicitud).
8. Busca el campo cookie:.
9. Haz clic derecho sobre el valor de la cookie y selecciona Copy value (Copiar valor).
10. Crea un archivo local en la raiz de tu proyecto llamado cookies.txt y pega el contenido.
11. Ejecuta el siguiente comando en tu terminal:

notebooklm-mcp-auth --file cookies.txt

Si todo es correcto, verás: Auth tokens cached to C:\Users\TU_USUARIO\.notebooklm-mcp\auth.json

Seguridad: Una vez finalizado, puedes borrar el archivo cookies.txt.

4. Verificación

Para confirmar que la conexión funciona antes de usarla en el chat, puedes usar este script de Python:

from notebooklm_mcp.api_client import NotebookLMClient
from notebooklm_mcp.auth import load_cached_tokens
import sys

def main():
    try:
        tokens = load_cached_tokens()
        if not tokens:
            print("Error: No cached tokens found.")
            sys.exit(1)
            
        client = NotebookLMClient(cookies=tokens.cookies)
        notebooks = client.list_notebooks()
        print(f"--- SUCCESS: Found {len(notebooks)} notebooks ---")
        for nb in notebooks:
            # Encoding handling for Windows consoles
            title = nb.title.encode('utf-8', errors='replace').decode('utf-8', errors='replace')
            print(f"- {title} (ID: {nb.id})")
        client.close()
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    main()

5. Solución de Problemas Comunes

• UnicodeEncodeError en Windows:
  • Síntoma: Error al imprimir títulos con emojis o caracteres especiales en la consola.
  • Solución: Configurar la variable de entorno PYTHONIOENCODING=utf-8 o manejar la codificación explícitamente en los scripts de prueba.
• Error 403 en notebooklm-mcp-auth:
  • Causa: Restricciones de seguridad de Chrome para conexiones WebSocket locales.
  • Solución: Usar el Método B (Manual) descrito arriba.
• Tokens Expirados:
  • Si después de un tiempo (días/semanas) deja de funcionar, repite el proceso de autenticación (Paso 3).

6. Uso

Una vez configurado, puedes pedirle a tu asistente:

• "Lista mis libretas de NotebookLM"
• "Busca información sobre [tema] en mi libreta de [nombre]"
• "Añade este recurso a la libreta X"