Original en inglés: https://argusic.com/subject/gemini-notebook-mcp-cli
gemini-notebook-mcp-cli
Acceso programático a Gemini Notebook: mediante la interfaz de línea de comandos (CLI), el servidor Model Context Protocol (MCP) y los skills de AI agent.
Funcionafuente: GitHubPythonMITcommit a7ace144d70f
Python, licencia MIT.
gemini-notebook-mcp-cli funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 7 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Dependencies installed, both CLIs (nlm, notebooklm-mcp) produce help output, MCP server binds to HTTP port, and 1899/1899 unit tests pass.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- test_login_force_bypasses_saved_profile_validation failed exit 1: select_auth_backend() returned None in container without Chrome5 minutos
- test_login_clear_bypasses_valid_saved_profile failed exit 1: same root cause2 minutos
- Tiempo de instalación
- 7 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 8 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- uv run pytest --tb=short exited 0, 1899 passed, 38 skipped, 0 failed
- Tokens de modelo usados
- 80.215
- Commit exacto probado
- a7ace144d70f
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
**Install**: `uv tool install .` succeeded, both executables (`nlm` and `notebooklm-mcp`) installed. **Tests**: 1899 passed, 38 skipped (`wizard_e2e`), 0 failures. **Failures fixed**: Two tests (`test_login_force_bypasses_saved_profile_validation`, `test_login_cl… **MCP server**: starts, binds to `http://127.0.0.1:8888/mcp`, accepts requests. tokens used 80,215 The MCP server starts and listens correctly. The 404 on GET `/` and 400 on empty POST body are expe… Here's my summary: **Install**: `uv tool install .` succeeded, both executables (`nlm` and `notebooklm-mcp`) installed. **Tests**: 1899 passed, 38 skipped (`wizard_e2e`), 0 failures. **Failures fixed**: Two tests (`test_login_force_bypasses_saved_profile_validation`, `test_login_cl… **MCP server**: starts, binds to `http://127.0.0.1:8888/mcp`, accepts requests.
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 7 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 46 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, gemini-notebook-mcp-cli fue el 36.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 7 minutos después del clon.
Historial de ejecuciones
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/gemini-notebook-mcp-cli)Preguntas
- ¿Funciona gemini-notebook-mcp-cli?
- Sí. gemini-notebook-mcp-cli funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 7 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic gemini-notebook-mcp-cli?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit a7ace144d70f. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar gemini-notebook-mcp-cli?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,06 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda gemini-notebook-mcp-cli en instalarse?
- 7 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita gemini-notebook-mcp-cli una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar gemini-notebook-mcp-cli?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara gemini-notebook-mcp-cli con las alternativas?
- De los 47 proyectos de Python que Argusic ha instalado y cronometrado, gemini-notebook-mcp-cli fue el 36.º más rápido en llegar a funcionar, y 28 de 47 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de gemini-notebook-mcp-cli?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.