Пошаговая инструкция по установке NotebookLM MCP Server на Linux. Решаем проблемы с Python 3.11, авторизацией и прокси. Подключите свои ноутбуки к локальному AI за 10 минут.” keywords:

NotebookLM
MCP Server
AI Agent
Model Context Protocol
Linux Guide
Python 3.11
Google AI geo_region: “RU”

🚀 Как подключить мощь Google NotebookLM к вашему локальному AI-агенту (Гайд по MCP)

Model Context Protocol (MCP) — это новый стандарт, который позволяет AI-моделям (как Antigravity, Claude, Gemini) подключаться к внешним данным. Сегодня мы разберем, как соединить вашего агента с Google NotebookLM — идеальным инструментом для RAG (Retrieval-Augmented Generation) по вашим документам.

Почему это круто? Ваш локальный агент сможет читать ваши PDF, Google Документы и заметки, загруженные в NotebookLM, и использовать их как контекст для ответов.

🛠 Предварительные требования

Перед началом убедитесь, что у вас есть:

Linux (Ubuntu 22.04+ или аналоги).
Google Аккаунт с доступом к NotebookLM.
Termina/SSH доступ к серверу или рабочей станции.

Шаг 1: Правильный Python (Это важно!)

MCP-сервер для NotebookLM требует Python 3.11 или выше. В стандартных репозиториях Ubuntu 22.04 часто стоит 3.10, что вызовет ошибку установки.

Решение для Ubuntu:

# Добавляем репозиторий deadsnakes (проверенный источник свежего Python)
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update

# Устанавливаем Python 3.11 и необходимые модули
sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3.11-dev

Шаг 2: Изоляция и чистота (Virtual Environment)

Никогда не ставьте пакеты глобально, если можно этого избежать. Создадим отдельную папку и виртуальное окружение.

# Создаем директорию для инструментов агента
mkdir -p ~/.gemini/antigravity

# Создаем виртуальное окружение на базе Python 3.11
python3.11 -m venv ~/.gemini/antigravity/venv

# Активировать его для работы не обязательно, мы будем использовать полные пути

Шаг 3: Установка сервера

Теперь установим сам пакет notebooklm-mcp-server.

💡 Лайфхак: Если вы (как и многие в РФ) используете прокси, он может мешать pip. При проблемах с соединением попробуйте временно отключить прокси-переменные:

# Чистая установка в виртуальное окружение
env -u http_proxy -u https_proxy /home/adminus/.gemini/antigravity/venv/bin/pip install notebooklm-mcp-server

Шаг 4: Конфигурация MCP для Агента

Ваш AI-агент должен знать, где искать новый инструмент. Отредактируйте (или создайте) файл конфига MCP.

Путь: ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json (или аналогичный для вашего агента).

{
    "mcpServers": {
        "notebooklm": {
            "command": "/home/adminus/.gemini/antigravity/venv/bin/notebooklm-mcp",
            "args": [],
            "env": {},
            "disabledTools": []
        }
    }
}

Обратите внимание: мы указываем полный путь к исполняемому файлу внутри venv!

Шаг 5: Хитрый способ авторизации (Cookies) 🍪

Самая сложная часть — авторизация. Стандартный метод через запуск браузера часто сбоит на headless-серверах или из-за блокировок портов.

Надежный метод (100% работает):

Откройте notebooklm.google.com в вашем обычном браузере.
Нажмите F12 (DevTools) → вкладка Network.
Обновите страницу.
Найдите любой запрос к Google (например, list или rpc).
В разделе Request Headers найдите строку Cookie.
Скопируйте всё её содержимое (Right Click → Copy Value).
Создайте файл на сервере:

nano ~/.gemini/antigravity/notebooklm_cookies.txt
# Вставьте скопированную строку и сохраните (Ctrl+O, Enter, Ctrl+X)

Запустите авторизацию через файл:

/home/adminus/.gemini/antigravity/venv/bin/notebooklm-mcp-auth --file ~/.gemini/antigravity/notebooklm_cookies.txt

Если увидите SUCCESS, значит ключи сохранены!

Финал: Проверка

Перезапустите вашего AI-агента. Теперь вы можете использовать такие промпты:

“Прочитай мой ноутбук по маркетингу и составь план.”
“Найди в моих источниках информацию о ценах.”
“Создай новый источник из этого URL.”

FAQ (Частые ошибки)

{ “@context”: “https://schema.org”, “@type”: “FAQPage”, “mainEntity”: [{ “@type”: “Question”, “name”: “Ошибка ‘command not found: notebooklm-mcp’”, “acceptedAnswer”: { “@type”: “Answer”, “text”: “Убедитесь, что вы используете полный путь к файлу в venv или активировали окружение.” } }, { “@type”: “Question”, “name”: “Нужен ли платный Gemini?”, “acceptedAnswer”: { “@type”: “Answer”, “text”: “Нет, NotebookLM бесплатен (на момент написания), и MCP работает с текущей версией API.” } }] }

1. Ошибка Python version? Убедитесь, что использовали python3.11 при создании venv.

2. Браузер не открывается при авторизации? Используйте метод с cookies.txt, описанный в шаге 5. Это экономит нервы.

Теги: #NotebookLM #MCP #AI #Linux #Guide #Python

Как подключить Google NotebookLM к вашему AI-агенту через MCP: Полный гайд 2026