Penny NotebookLM Research
MCP server that automates YouTube research by finding viral videos, analyzing transcripts via Google NotebookLM, and generating content ideas and scripts.
README
🔬 Penny NotebookLM Research
Nghiên cứu YouTube theo đúng luồng: Brave Search tìm video → scrape transcript → add vào NotebookLM → Gemini phân tích transcript thực → gợi ý ideas → viết script.
Kết quả không phải từ Claude tự đoán — mà từ Gemini đọc transcript thực của từng video.
Yêu cầu bắt buộc
Cần cài cả 2 thứ:
- MCP (Node.js server chạy local) — để gọi Brave Search, Apify, điều khiển NotebookLM
- Skill (file
.skill) — để Claude Cowork biết cách điều phối luồng
Thiếu một trong hai thì không chạy được.
Bước 1: Cài MCP (làm 1 lần)
Script tự động — dán vào Terminal:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/pennydinh/penny-notebooklm-research/main/install.sh | bash
Script sẽ tự clone repo, npm install, build, và đăng ký MCP vào Claude.
Yêu cầu: Node.js ≥ 18 và Chrome đã cài.
Sau khi chạy xong → điền API key vào file .env:
BRAVE_API_KEY— miễn phí, 2000 queries/thángAPIFY_TOKEN— tùy chọn, scrape view count chính xác ($5 free credit/tháng)
Sau đó restart Claude.
Bước 2: Cài Skill (làm 1 lần)
- Tải file
penny-notebooklm-research.skill - Mở Claude desktop → Settings → Capabilities → Install Skill → chọn file vừa tải
Bước 3: Setup lần đầu trong Claude
Gõ: setup_auth → Chrome mở → đăng nhập Google account phụ (không dùng tài khoản chính).
Vào notebooklm.google.com → tạo notebook → Share → "Anyone with the link" → copy URL.
Từ lần 2 trở đi
Gõ bình thường trong Claude Cowork:
nghiên cứu YouTube về AI agent, views >50k, tuần qua
Claude tự chạy toàn bộ: tìm video → add vào NotebookLM → Gemini phân tích transcript → ra 5 ideas → viết script khi chọn.
Luồng thực tế
Brave Search / Apify
→ tìm video viral theo chủ đề + views + thời gian
→ add từng URL vào NotebookLM
→ NotebookLM/Gemini đọc transcript thực
→ phân tích: trend, keywords, thumbnail pattern, hook style
→ gợi ý 5 ideas
→ viết script hoàn chỉnh khi chọn idea
🔧 Cài thủ công (thay cho install.sh)
Yêu cầu
- Node.js ≥ 18
- Chrome
- Brave Search API key (miễn phí, 2000 queries/tháng)
- (Tuỳ chọn) Apify token — scrape view count chính xác ($5 free credit/tháng)
Cài đặt
git clone https://github.com/pennydinh/penny-notebooklm-research
cd penny-notebooklm-research
npm install
cp .env.example .env
# Mở .env, điền BRAVE_API_KEY
npm run build
claude mcp add penny-research -- node $(pwd)/dist/index.js
Lần đầu: Đăng nhập Google
Mở Claude Code, gõ:
setup_auth
Chrome mở ra → đăng nhập Google account riêng (không dùng tài khoản chính) → tự động lưu cookies.
Tạo notebook
- Vào notebooklm.google.com → tạo notebook mới
- Share → "Anyone with the link" → copy URL
Chạy toàn bộ luồng trong 1 lệnh
research_workflow(
topic="AI agent",
min_views=100000,
freshness="pm",
notebook_url="https://notebooklm.google.com/notebook/..."
)
Hoặc từng bước
# 1. Tìm video viral
brave_search_videos(query="AI agent 2025", freshness="pm", min_views=100000)
# 2. Add vào NotebookLM
add_source(type="url", content="https://youtube.com/watch?v=...", notebook_url="...")
# 3. Phân tích
ask_question(question="Phân tích trend, keywords, gợi ý 5 ideas video", source_format="footnotes")
# 4. Viết script
ask_question(question="Viết script 1000 từ cho ý tưởng số 2")
Tools có trong MCP
| Tool | Mô tả |
|---|---|
brave_search_videos |
Tìm video YouTube viral theo chủ đề & thời gian |
brave_search_news |
Tìm tin tức để source mixing |
apify_scrape_youtube |
Scrape chi tiết: views thực, transcript (Đăng ký Apify) |
research_workflow |
Chạy toàn bộ luồng 1 lệnh |
add_source |
Add URL/text vào NotebookLM |
ask_question |
Hỏi Gemini qua NotebookLM |
setup_auth |
Đăng nhập Google lần đầu |
get_health |
Kiểm tra trạng thái |
FAQ
Dùng Google account nào? Tạo account riêng. Không dùng tài khoản Google chính vì cookies lưu local.
Brave API có mất phí không? Free 2000 queries/tháng. Đăng ký tại đây.
Apify có bắt buộc không? Không. Brave Search đủ để tìm URLs. Apify cần khi muốn view count chính xác.
MIT License · pennydinh
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。