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해결하는 문제

Google NotebookLM에 대한 일관된 자동화 인터페이스를 제공하여, 사용자와 AI 에이전트가 터미널 또는 Model Context Protocol (MCP) 서버를 통해 서비스와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 노트북 생성, 소스 수집 및 근거 기반 콘텐츠 생성을 위한 수동 웹 상호 작용의 필요성을 제거합니다.

작동 방식

notebooklm-py를 기반으로 구축된 이 프로젝트는 NotebookLM의 웹 API와 비공식 통합을 구현합니다. 노트북 및 소스 관리를 위한 JSON 우선 CLI, 콘텐츠 생성을 자동화하기 위한 사전 정의된 리서치 파이프라인(리서치를 기사나 소셜 게시물로 변환 등), 그리고 Claude Code 또는 Cursor와 같은 AI 클라이언트에 13개의 도구를 노출하는 FastMCP 서버를 제공합니다.

대상 사용자

• 개발자 및 파워 유저: 명령줄을 통해 리서치 워크플로우를 자동화하려는 사용자.
• AI 에이전트 사용자: LLM 에이전트에게 근거 기반 노트북을 생성하고 질의할 수 있는 능력을 부여하려는 사용자.
• 연구원: 소스를 일괄 처리하고 오디오 딥다이브, 슬라이드, 보고서와 같은 다양한 아티팩트를 생성해야 하는 사용자.

주요 특징

• 혼합 소스 수집: URL, 원문 텍스트 및 로컬 파일을 조합하여 노트북 생성.
• 근거 기반 질의: 답변이 소스에 기반하도록 보장하는 인용 메타데이터와 함께 질문 가능.
• 다양한 아티팩트 생성: 오디오 (M4A), 비디오 (MP4), 슬라이드 (PDF/PPTX), 보고서 (Markdown) 및 마인드맵을 포함한 광범위한 출력 생성 및 다운로드.
• MCP 통합: MCP 호환 AI 클라이언트와 원활하게 통합되는 즉시 사용 가능한 서버.
• 리서치 파이프라인: research-to-article 및 batch-digest와 같은 작업을 위한 엔드 투 엔드 워크플로우.