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通过自然语言管理 NotebookLM 笔记本、导入资料并进行基于来源的问答整理。
整体风险偏低到中等。该工具来自官方 Registry 且开源、近期有维护，未要求额外密钥；主要需留意其会执行本地代码并与声明端点 api.mcp.ai 通信，属于 MCP 工具的常规风险面。
材料注明无需密钥或环境变量，未见要求提供 API token、账号口令或长期凭证，因此显式凭证泄露与滥用面较小。
工具会连接声明的远程端点 api.mcp.ai；结合其功能描述（创建 Notebook、添加 PDF/URL/YouTube 来源并提问），用户提供的内容或查询很可能经网络发送到该服务。当前未见超出声明范围的不明外发端点。
系统检查项显示其具备 executes-code 能力，意味着会在本机进程环境中运行相应 MCP 组件。这属于工具常规能力，但仍应视为可触达本机执行面的权限，建议在受限环境中运行。
从描述看，该工具可处理用户添加的 PDF、URL、YouTube 等来源数据，并围绕这些内容进行问答；材料未说明额外的本地文件系统读写范围，也未见明确的过度授权声明。需默认其可接触用户主动提供的数据。
来源为官方 Registry，且有公开源码、近一年内有更新，这些都是明显的降风险因素；但仓库社区采用度目前较低（0 star），许可证未声明，README 信息缺失，审计透明度有限，因此更适合评为需留意而非高风险。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "NotebookLM" MCP 服务： 执行：claude mcp add --transport http 'io-github-mcp-dir-notebooklm-mcp' 'https://api.mcp.ai/p_notebooklm'
帮我在 NotebookLM 中创建一个“AI 行业趋势”笔记本，并添加这三类资料：一个 PDF 报告、一个网页链接和一个 YouTube 视频。然后按来源类型列出已导入内容。
创建好的笔记本及其来源清单，按 PDF、网页和视频分类展示。
根据我在 NotebookLM 中上传的所有资料，回答“2024 年最重要的三个人工智能趋势是什么？”，并为每个结论注明对应来源。
一份带来源依据的趋势总结，包含清晰结论和对应引用。
把这个 NotebookLM 笔记本中的资料整理成学习提纲，分成核心概念、重要案例和待进一步研究的问题三部分。
结构化学习提纲，便于复习、写作或继续深入研究。
连接 Google NotebookLM，帮你管理笔记本、添加资料、提问并生成音频概览。
通过自动化操作 NotebookLM，管理资料、提问总结并生成语音概览
通过浏览器连接 Google NotebookLM，支持资料导入、问答检索与音频摘要生成。
连接 Google NotebookLM，在 AI 工作流中完成研究、资料分析与内容生成。
连接 Google NotebookLM，让 AI 代理检索笔记、添加资料并生成多种内容产物。
连接 Google NotebookLM 笔记本，供 AI 助手检索资料、读取来源并进行问答