¿Qué es notebooklm-py?
notebooklm-py te permite automatizar Google NotebookLM, al que Google cambió el nombre a Gemini Notebook en julio de 2026; el README dice que la biblioteca maneja el mismo servicio y funciona sin cambios. Puedes crear cuadernos, añadir fuentes desde URL, YouTube, archivos y Drive, chatear con ellas, ejecutar Deep Research y generar resúmenes en audio, vídeos, presentaciones, cuestionarios, tarjetas de estudio, informes y mapas mentales.
Se distribuye como biblioteca de Python, CLI, servidor MCP (local por stdio o autoalojado como conector remoto) y skill para agentes; notebooklm skill install coloca la skill en la carpeta de skills de Claude Code. No es oficial y funciona llamando a las mismas API internas sin documentar que usa la app web.
¿Merece la pena notebooklm-py?
notebooklm-py es la forma de mayor alcance de manejar NotebookLM desde código, y la menos garantizada. Tiene unas 19.900 estrellas en GitHub, publicó la v0.8.5 el 12 de octubre de 2026 y solo tiene 19 incidencias abiertas, lo que sugiere un mantenedor que sigue el ritmo de los cambios de Google en lugar de quedarse atrás.
Su alcance va más allá de la app web: descargas por lotes de todos los artefactos de un tipo, mapas mentales en JSON, cuestionarios y tarjetas de estudio en JSON o Markdown, tablas de datos en CSV y presentaciones como PPTX editable. El patrón que promueve el README es desplazar el coste. Gemini lee 30 documentos en el servidor y el agente solo gasta sus propios tokens en la respuesta final, lo que pasa la factura de tu cuenta de API a tu suscripción de Google.
El punto débil es la autenticación. La vía por defecto es un inicio de sesión en navegador con Playwright (la primera ejecución descarga unos 170 MB de Chromium) o cookies sacadas de Chrome. Para servidores y CI hay un inicio de sesión con token maestro que genera cookies nuevas sin intervención; el README lo llama "una potente credencial de acceso a toda la cuenta" y aconseja una cuenta de Google dedicada. Cualquier agente o conector MCP remoto que tenga ese token puede actuar en tu nombre en todo Google, no solo en NotebookLM.
La capacidad la fija Google, no la biblioteca. Una cuenta gratuita tiene 100 cuadernos de 50 fuentes cada uno; Google AI Pro lo sube a 500 cuadernos de 300 fuentes, y Google advierte de que todos los límites pueden cambiar. El README avisa de que el uso intensivo puede limitarse, y su propia receta de material de estudio espacia las peticiones a propósito para evitarlo. Frente a PleasePrompto/notebooklm-skill, que automatiza el navegador y no publica versiones desde noviembre de 2025, esta es la vía más capaz y mejor mantenida, aunque las dos se rompen cuando Google cambia su front end.
Dónde se gana su sitio
Una investigadora independiente que usa Claude Code con un plan Google AI Pro
Sintetizar 30 artículos sin gastar tokens de Claude en leerlos
El agente crea un cuaderno, añade las fuentes y hace preguntas a NotebookLM; Gemini se encarga de la lectura dentro del tope de 300 fuentes del plan Pro, y Claude solo redacta las respuestas con citas.
Un ingeniero de plataforma de una startup de 30 personas
Dar a los agentes de código una fuente de respuestas con citas para los RFC internos y la documentación de arquitectura
Un cuaderno con la documentación se expone a través del servidor MCP, sin necesidad de una base vectorial. Funciona con un único inicio de sesión de Google, así que una cuenta dedicada y una sesión de cookies de corta duración son más seguras que el token maestro.
Un responsable de formación de una empresa de 200 personas
Convertir el material de incorporación en pódcasts, cuestionarios y tarjetas de estudio para cada tema
Un script crea un cuaderno por tema y exporta en bloque los cuestionarios en JSON y el audio en MP3. La generación consume las cuotas diarias de la cuenta, y hay que espaciar las peticiones para evitar la limitación.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- uv tool install "notebooklm-py[browser]" y después notebooklm login, que en la primera ejecución descarga unos 170 MB de Chromium para iniciar sesión en Google; Python 3.10 o posterior. Integrar la biblioteca sin Playwright es un simple pip install.
- Integraciones
- API asíncrona de Python, CLI, un servidor MCP para Claude Desktop, Claude Code y Codex, un conector remoto autoalojable para claude.ai y ChatGPT, y una skill que se instala con notebooklm skill install o npx skills add.
- Datos y privacidad
- Licencia MIT, sin telemetría mencionada en el README. Las fuentes y los chats van a Google con tu cuenta; Google dice que el contenido de NotebookLM de cuentas personales no se usa para entrenar sus modelos salvo que envíes comentarios, y las cuentas de Workspace tienen condiciones más estrictas. Las cookies o el token maestro se guardan en un perfil local.
- Coste a escala
- La biblioteca es gratuita; la capacidad es tu plan de Google. Las cuentas gratuitas tienen 100 cuadernos de 50 fuentes, Google AI Plus 200 de 100, Google AI Pro 500 de 300 y Ultra hasta 600 fuentes por cuaderno.
- Límites
- Sin relación con Google, y los endpoints pueden cambiar sin aviso; el uso intensivo puede limitarse. 19 incidencias abiertas en el momento de la comprobación.
Lo bueno
- Ofrece exportaciones que la app web no tiene: descargas por lotes, mapas mentales en JSON, presentaciones en PPTX
- Biblioteca, CLI, servidor MCP y skill de Claude Code en un solo paquete
- Versiones frecuentes y una lista corta de incidencias
Lo malo
- Las API de Google sin documentar pueden cambiar sin aviso
- El inicio de sesión con token maestro es una credencial de toda la cuenta de Google
- Limitación con uso intensivo; los topes de cuadernos y fuentes dependen de tu nivel de Google
Ideal para
Investigadores que quieren que Claude Code cree y consulte cuadernos de NotebookLM.
Alternativas a notebooklm-py
notebooklm-py: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena notebooklm-py?
- Todas las funciones de NotebookLM en manos de un agente, sostenidas por endpoints de Google sin documentar y un inicio de sesión que no conviene darle a la ligera. Le damos un 3.8 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta notebooklm-py?
- Gratuito y de código abierto (MIT). Los límites de NotebookLM dependen del nivel de tu cuenta de Google.
- ¿Qué inconvenientes tiene notebooklm-py?
- Las API de Google sin documentar pueden cambiar sin aviso; el inicio de sesión con token maestro es una credencial de toda la cuenta de Google; limitación con uso intensivo; los topes de cuadernos y fuentes dependen de tu nivel de Google.
- ¿Para quién es notebooklm-py?
- Investigadores que quieren que Claude Code cree y consulte cuadernos de NotebookLM.
- ¿Cuánto cuesta notebooklm-py para un equipo o en producción?
- La biblioteca es gratuita; la capacidad es tu plan de Google. Las cuentas gratuitas tienen 100 cuadernos de 50 fuentes, Google AI Plus 200 de 100, Google AI Pro 500 de 300 y Ultra hasta 600 fuentes por cuaderno.
- ¿Es notebooklm-py seguro para los datos de la empresa?
- Licencia MIT, sin telemetría mencionada en el README. Las fuentes y los chats van a Google con tu cuenta; Google dice que el contenido de NotebookLM de cuentas personales no se usa para entrenar sus modelos salvo que envíes comentarios, y las cuentas de Workspace tienen condiciones más estrictas. Las cookies o el token maestro se guardan en un perfil local.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a notebooklm-py?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son claude-obsidian y claude-mem.
Respuestas comprobadas el 23 oct 2026.