Original em inglês: https://argusic.com/subject/gemini-notebook-mcp-cli
gemini-notebook-mcp-cli
Acesso programático ao Gemini Notebook via interface de linha de comando (CLI), servidor Model Context Protocol (MCP) e habilidades de AI agent.
Executafonte: GitHubPythonMITcommit a7ace144d70f
Python, licença MIT.
gemini-notebook-mcp-cli executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 7 minutos e encontrou 2 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Dependencies installed, both CLIs (nlm, notebooklm-mcp) produce help output, MCP server binds to HTTP port, and 1899/1899 unit tests pass.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- 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
- Tempo de instalação
- 7 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 8 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 2 encontrados, 2 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv run pytest --tb=short exited 0, 1899 passed, 38 skipped, 0 failed
- Tokens de modelo usados
- 80.215
- Commit exato testado
- a7ace144d70f
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
**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.
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Recuperou-se de todos os 2 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Levou 7 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 46 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, gemini-notebook-mcp-cli foi o 36º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 7 minutos depois do clone.
Histórico de execuções
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/gemini-notebook-mcp-cli)Perguntas
- gemini-notebook-mcp-cli executa?
- Sim. gemini-notebook-mcp-cli executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 7 minutos, encontrando 2 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou gemini-notebook-mcp-cli?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit a7ace144d70f. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar gemini-notebook-mcp-cli?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,06: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar gemini-notebook-mcp-cli?
- 7 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- gemini-notebook-mcp-cli precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar gemini-notebook-mcp-cli?
- 2 coisas quebraram na execução registrada, e 2 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como gemini-notebook-mcp-cli se compara às alternativas?
- Dos 47 projetos de Python que a Argusic instalou e cronometrou, gemini-notebook-mcp-cli foi o 36º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 28 de 47 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de gemini-notebook-mcp-cli?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.