用途：把 NotebookLM 作为外部 RAG 引擎，将阅读与信息整合从上下文窗口卸载出去。通过 notebooklm-mcp-cli（PyPI，v0.6.1+）MCP 服务器操作笔记本、来源、内容生成与查询。
主要能力：笔记本的创建、获取、重命名、删除；来源管理（URL、纯文本、本地文件、Google Drive，批量添加与删除、同步）；基于来源的 AI 问答与聊天风格配置；工作室内容生成，共 10 类产物，涵盖音频、解说/简报/电影感视频、幻灯片、信息图、报告、测验、思维导图等，支持多种视频格式与视觉风格、音频格式与长度、PPTX/PDF 导出；研究发现的启动、状态查询与导入；笔记、分享、标签、批处理、跨笔记本查询与多步流水线。v0.6.0 起支持来源标签（自动需 5 个以上来源），v0.6.1 支持标签重组。
使用方式：安装 uv tool install notebooklm-mcp-cli（或 pip install notebooklm-mcp-cli）；用 nlm login 完成浏览器认证，nlm login --check 校验会话；用 nlm setup add claude-code 或 nlm setup add all 配置 MCP；升级用 uv tool upgrade notebooklm-mcp-cli，升级后重启 MCP 服务器。典型流程为先创建笔记本，再添加来源，然后 notebook_query 提问，接着 studio_create 生成内容并轮询 studio_status，最后用 note 记录要点。
适用场景：项目/主题级知识库、研究综合与上手、第二大脑、版本发布笔记本、跨项目批量查询与多步流水线。
限制：该工具通过浏览器认证使用 Google 未公开的内部 API，会话约 20 分钟，API 可能随时变更。电影感视频仅限 Plus/Ultra 且仅英文，每天 20 个；工作室内容生成约需 2–5 分钟（视频 3–8 分钟）；单来源建议不超过约 5 万字符，单个笔记本来源过多会降低检索质量；notebook_delete 不可逆。其他收费、价格与更细的平台支持情况暂未提供。