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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。
通过浏览器自动化操作 NotebookLM，管理笔记本、导入资料并生成问答与音频概览。