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
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.