Como Conectar Claude e Cursor com Google NotebookLM Diretamente pelo Terminal
O serviço Google NotebookLM (recentemente renomeado para Gemini Notebook) lida com grandes quantidades de documentação, PDFs longos e vídeos do YouTube com facilidade. Ele gera respostas coerentes com citações das fontes e pode criar podcasts de áudio divertidos com dois apresentadores virtuais.
Um detalhe frustrante sobre o serviço é que ele ainda não possui uma API pública oficial.
Se você quiser fazer upload de um lote de links para um notebook pelo terminal, exportar materiais gerados ou ter seu agente de IA no Cursor pesquisando em sua base de conhecimento pessoal, você está preso clicando no navegador. O desenvolvedor jacob-bd resolveu esse problema e lançou o gemini-notebook-mcp-cli. Ele fornece uma interface de linha de comando nlm e inicia um servidor MCP local para conexão com editores de código.
O que a ferramenta pode fazer
O repositório combina duas ferramentas: um CLI clássico para scripts bash e um servidor MCP (Model Context Protocol).
Através de um comando de terminal nlm, você pode gerenciar notebooks sem abrir uma aba do navegador. As operações disponíveis incluem criar notas, fazer upload de fontes, consultar o banco de dados e exportar artefatos:
# 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
A parte mais interessante começa ao configurar o MCP. O pacote pode se registrar automaticamente nos arquivos de configuração de ferramentas populares: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI, Windsurf e Cline.
Comando de configuração rápida:
nlm setup add cursor
nlm setup add claude-code
Depois disso, você pode escrever em texto simples no chat do assistente: "Crie um notebook sobre transações distribuídas, adicione este pull request lá e gere um resumo breve." O assistente chamará as funções necessárias nos bastidores.
Recursos ocultos do estúdio
Além das respostas de texto regulares, a ferramenta desbloqueia acesso aos geradores de conteúdo do Gemini Notebook. Através do CLI e do MCP, você pode executar:
- Criação de podcasts (discussão aprofundada de um tópico por dois apresentadores).
- Geração de visão geral em vídeo em vários tamanhos e estilos visuais.
- Montagem de flashcards e guias de estudo.
- Infográficos e mapas mentais baseados nas fontes carregadas.
- Criação e edição de slides de apresentação.
Um bônus interessante: todas as requisições enviadas pelo console ou editor de código são salvas no histórico da interface web do Google. Você pode começar a consultar no terminal e continuar lendo as respostas à noite pelo celular via navegador.
Como funciona a autorização nos bastidores
Como não há API oficial, o projeto funciona através dos endpoints internos do Google. Você precisará de cookies válidos de uma sessão autenticada.
Os desenvolvedores do projeto automatizaram esse processo. Você executa o comando:
nlm login
O utilitário abre um perfil separado do navegador (Chrome, Brave, Arc, Edge, Chromium e Firefox são suportados), você faz login na sua conta Google e o script intercepta os tokens necessários e os salva localmente.
A ferramenta suporta trabalho com múltiplos perfis via flags --profile work ou --profile personal. Tokens CSRF são automaticamente atualizados quando as requisições falham, e os cookies em si duram de duas a quatro semanas.
Uma história honesta de criação e suporte da comunidade
O autor do projeto admite abertamente no README que escreveu a primeira versão sem muita experiência em Python, usando ativamente assistência de IA.
O código resolveu uma necessidade imediata, mas estava longe do ideal. O autor não fugiu disso e pediu diretamente ajuda da comunidade para refatoração e revisão de código.
O código aberto funcionou como esperado. Dezenas de desenvolvedores se juntaram ao projeto. Eles adicionaram pool de conexões, tratamento adequado de erros, suporte ao WSL2, sincronização com Google Drive, operações em lote e uma auditoria de segurança que impede que credenciais vazem para os logs. O resultado é uma ferramenta confiável com quase 6.000 estrelas no GitHub.
Advertências
Antes de integrar a ferramenta aos seus pipelines, tenha em mente várias limitações.
Primeiro, usar uma API não documentada carrega o risco de quebra. O Google pode alterar o formato da requisição ou a estrutura da resposta a qualquer momento, e os scripts vão parar de funcionar até que um patch seja lançado.
Segundo, contas gratuitas têm um limite de cerca de 50 requisições por dia. Se você quiser processar cem documentos de uma vez com um script em lote, vai atingir esse limite.
Terceiro, o servidor expõe 43 ferramentas MCP separadas. Esse número de funções preenche perceptivelmente a janela de contexto no Claude Code ou Cursor. Se você não estiver trabalhando com notebooks agora, é melhor desabilitar temporariamente o servidor nas configurações ou configurar exportações seletivas apenas dos métodos que você precisa.
Instalação
A forma mais fácil de instalar a ferramenta é através do gerenciador de pacotes uv:
uv tool install notebooklm-mcp-cli
Se você estiver usando Python padrão, pipx ou pip normais vão funcionar:
pipx install notebooklm-mcp-cli
Executar sem instalação permanente via uvx também está disponível:
uvx --from notebooklm-mcp-cli nlm --help
Para quem será útil
O projeto vai agradar quem já usa ativamente o Gemini Notebook para analisar grandes volumes de texto, documentação técnica ou aulas, mas está cansado da rotina do navegador. A ferramenta é ótima para automatizar a coleta de materiais, criar scripts de exportação de resumos e integrar contexto do Google Drive diretamente no seu chat de trabalho com um assistente de IA.
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