MCP(Model Context Protocol)は、AIエージェントが外部サービスを「道具」として使うための規格です。
これを使うと、AntigravityやClaude CodeのAIが「NotebookLMでノートブック作って、資料生成して」という指示を
自分で実行できるようになります。
AIに頼んでも「やり方を教えてあげるよ」と回答するだけ。ブラウザを開いてコピペなどの実際の操作は全部自分でやる必要がある。
「〇〇について調べてNotebookLMにまとめて、スライド資料も作って」→ AIが裏側で全部やってローカルに保存してくれる。
notebooklm-mcp-cli(非公式)。GitHubで公開されているオープンソースで、35種類の操作が可能。
uv は Python パッケージを高速に管理するツールです。notebooklm-mcpの実行に必要です。
▼ Windows(PowerShell)
▼ Mac / Linux(ターミナル)
uv --version
を実行してバージョンが表示されればOK。ターミナルを再起動してから確認してください。
GitHubリポジトリ:jacob-bd/notebooklm-mcp-cli
uvxを使って、パッケージをグローバルにインストールします。
MCPがNotebookLMを操作するために、あなたのGoogleアカウントでログインする必要があります。
nlm login を実行してください。
使っているAIツールに合わせて設定します。Antigravity / Claude Code それぞれの方法を示します。
▼ Antigravityの場合
mcpServers オブジェクトの中に上記JSONを追加 → 「Refresh」で反映。
▼ Claude Code(コマンド一発)
AIエージェントに「NotebookLMのノートブック一覧を表示して」と指示し、結果が返ってくれば成功です。
次は実践ワークフローを覚えて、作業を完全自動化しましょう。
このスキルはAntigravityなどに読み込ませるAIワークフロー一式です。
「テーマを伝えるだけ」でAIが
Deep Research →
ソースのインポート →
スライドやレポートなどの資料生成 →
ローカルへの保存までを自律的に完遂します。
INCLUDED FILES
mode=”deep”で徹底リサーチ。完了まで自動待機します。
nlm login を再実行してください。