Unire Claude e NotebookLM (prima parte)

Questo tutorial si rivolge a chi ha a che fare con una mole notevole di documenti e che per questo non può utilizzare strumenti come Claude, ChatGPT o simili. Mole notevole di documenti potrebbe voler dire sia tanti documenti, decine se non centinaia, oppure con pochi documenti ma decisamente pesanti. Condizioni che limitano la finestra di contesto delle chat.

Collegando Claude con NotebookLM è possibile sorpassare questi limiti, non servono competenze di programmazione ma è necessario almeno un account pro di Claude, avere familiarità con Claude Desktop o Claude Code, saper eseguire comandi base nel terminale, e disporre di un account Google (gratuito o a pagamento).

Quello raccontato nel tutorial è un workflow, come mettere insieme elementi diversi facendoli collaborare in modo automatico, la conseguenza è che l’insieme vale più della somma dei singoli elementi. Certo perché ciò avvenga gli elementi occorre saperli mettere insieme.
Vista la lunghezza del testo il tutorial verrà pubblicato in più parti, la parte iniziale vale come introduzione agli strumenti, fino all’installazione e configurazione degli elementi del workflow.
La seconda parte, con i metodi da usare e la risoluzione di alcuni problemi, si trova in questa pagina.

Il contesto: quando Claude da solo non basta

Claude è uno strumento potente per rispondere a domande, analizzare testi, scrivere codice. Tuttavia, quando si lavora con documentazione molto estesa o con collezioni di documenti numerose, ci si scontra con dei limiti pratici.
Il primo riguarda la gestione dei file, caricati in una chat o come documentazione di un progetto, occupano parte della finestra di contesto riducendo il possibile numero di interazioni con l’AI.
Il secondo limite è più sottile ma altrettanto importante e riguarda il controllo delle allucinazioni. Quando un modello linguistico non trova informazioni precise nel contesto fornito, tende a generare risposte plausibili ma potenzialmente inesatte. Questo fenomeno, noto come allucinazione, diventa particolarmente problematico in ambito specialistico, dove un dettaglio sbagliato può invalidare un’intera procedura. Se si chiede a Claude di spiegare come configurare un software basandosi su una documentazione parziale o obsoleta caricata nella conversazione, il modello potrebbe integrare le lacune con informazioni generiche o non aggiornate, producendo una risposta che sembra corretta ma contiene errori.

NotebookLM di Google permette di gestire questi problemi. Il servizio può maneggiare molti documenti, anche di un certo peso, una volta caricati i documenti, NotebookLM utilizza Gemini per analizzarli e rispondere a domande basandosi esclusivamente su quel contenuto verificato. Il sistema costruisce quello che tecnicamente si chiama una base di conoscenza RAG (Retrieval-Augmented Generation): invece di generare risposte da conoscenza generale, il modello recupera informazioni precise dai documenti caricati e le utilizza per costruire la risposta usandole come unica fonte di conoscenza. Questa è la definizione generale, NotebookLM è costruito per cercare le informazioni solo nella documentazione caricata.

Tuttavia c’è da considerare che “NotebookLM è un assistente di ricerca” (è la descrizione dello strumento che si trova nella guida ufficiale) per cui non ha le stesse capacità espressive di altri LLM. La ricerca avviene all’interno dei notebook, sono cartelle separate in cui si possono raccogliere documenti di vario genere. Conviene che siano specializzate, ogni notebook dovrebbe contenere fonti connesse ad un solo argomento.

Per chi è preoccupato per la privacy dei dati, Google dichiara:
NotebookLM non utilizza i tuoi dati personali per l’addestramento, neanche le fonti che carichi, le query e le risposte del modello.

Collegare Claude a NotebookLM significa combinare i punti di forza di entrambi i sistemi, la versatilità conversazionale di Claude con la capacità di NotebookLM di restare ancorati alla documentazione caricata.

L’architettura: Claude al centro di un ecosistema estensibile

Per comprendere come funziona l’integrazione, è utile visualizzare l’architettura che Anthropic ha costruito attorno a Claude. Al centro si trova il modello linguistico stesso, quello che comunemente si chiama “Claude” nelle varianti Sonnet, Opus o Haiku. Attorno a questo nucleo, Anthropic ha sviluppato diversi layer architetturali che estendono le capacità base del modello:
• Model Context Protocol (MCP): un sistema standard che permette a Claude di collegarsi a servizi esterni attraverso server dedicati
• Skills: moduli specializzati per compiti specifici, come la scrittura tecnica o l’analisi di documenti
• Progetti: spazi di lavoro che organizzano conversazioni e risorse correlate

Questi layer non sono isolati ma interagiscono tra loro.
Nel caso di NotebookLM-MCP si tratta di un server MCP sviluppato da Gérôme Dexheimer che implementa la connessione tra Claude e NotebookLM. Anthropic ha creato il Model Context Protocol come standard aperto, pubblicando le specifiche e permettendo a chiunque di sviluppare server MCP personalizzati e NotebookLM-MCP è un esempio di contributo della community che estende le capacità di Claude sfruttando questo protocollo.
Il funzionamento è trasparente per chi utilizza Claude. Quando si fa una domanda che richiede informazioni da un notebook, Claude identifica automaticamente quale consultare (se ce ne sono diversi nella libreria), crea una richiesta strutturata per NotebookLM, riceve la risposta basata sui documenti caricati, e la integra nella conversazione mantenendo il contesto. Tutto questo avviene dietro le quinte, ma comprendere il meccanismo aiuta a utilizzare lo strumento in modo più efficace.

Un caso pratico: costruire un notebook su n8n e collegarlo a Claude

n8n è una piattaforma di workflow per l’automazione potente e di una certa complessità.
In questo scenario, avere un notebook NotebookLM dedicato a n8n diventa prezioso. Si possono caricare nel notebook vari materiali: la documentazione ufficiale, trascrizioni di video tutorial, guide della community, note personali su problemi risolti. Una volta organizzata questa base di conoscenza, si può interrogare Claude e ottenere risposte precise ancorate ai materiali caricati.

Preparare il notebook in NotebookLM

Il primo passo è creare e popolare il notebook su NotebookLM. Si accede a notebooklm.google.com con il proprio account Google. Gli account gratuiti offrono accesso a 100 notebook, ciascuno capace di contenere fino a 50 fonti, ognuna fino a 500.000 parole, gli account a pagamento offrono limiti superiori.
Una volta creato un nuovo notebook è possibile caricare documenti in vari formati: PDF, Google Docs, file di testo, presentazioni, oppure si possono aggiungere URL di siti web o di video su YouTube che NotebookLM scaricherà e analizzerà. Per il caso n8n, si potrebbero caricare:
• La documentazione ufficiale di installazione
• Video tutorial su YouTube
• Guide della community su problemi comuni
• Note personali da installazioni precedenti

Una volta caricati i documenti, è necessario rendere il notebook accessibile. Si clicca su “Share” in alto a destra, si seleziona “Anyone with the link“, e si copia l’URL che appare. Questo URL ha una struttura simile a:
https://notebooklm.google.com/notebook/abc123def456
Questo indirizzo sarà necessario per registrare il notebook in Claude.

Installare e configurare NotebookLM-MCP

Con il notebook pronto, si passa all’installazione del server MCP che collega Claude a NotebookLM. Semplificando esistono due modalità di installazione:

Opzione 1: Claude Code
Questa è la modalità più semplice e automatizzata, si apre il terminale e si esegue:
claude mcp add notebooklm npx notebooklm-mcp@latest

Il comando si occupa di tutto: scarica il server MCP, lo registra nella configurazione di Claude Code, infine prepara il sistema per l’uso.

Opzione 2: Claude Desktop
Si deve modificare il file di configurazione di Claude Desktop aggiungendo la definizione del server MCP.
Su macOS e Linux, questo file si trova in ~/.config/claude/config.json, mentre su Windows si trova in %APPDATA%Claudeconfig.json.

Si apre il file con un editor di testo e si aggiunge la seguente sezione:
{
“mcpServers”: {
“notebooklm”: {
“command”: “npx”,
“args”: [“-y”, “notebooklm-mcp”]
}
}
}

Dopo aver salvato il file, si riavvia Claude Desktop.

Autenticazione

Prima di procedere è necessario chiudere completamente Chrome per evitare conflitti con la sessione di autenticazione.
Alla prima richiesta di uso di NotebookLM-MCP sarà necessario autenticarsi, per poter accedere alle risorse salvate nel NotebookLM dell’utente.
Il server apre automaticamente una finestra di Chrome per il login manuale in NotebookLM.
Il processo richiede tipicamente 30-60 secondi. Il server salva automaticamente lo stato di autenticazione in una directory locale, rendendo non necessario ripetere il login per sessioni successive.

Verifica dell’installazione

Indipendentemente dal metodo scelto, è importante verificare che l’installazione sia andata a buon fine. Si apre Claude e si scrive una richiesta semplice:
Verifica che NotebookLM sia configurato correttamente

Claude dovrebbe confermare che il server MCP è attivo e funzionante. Se invece restituisce un errore di autenticazione o di connessione, si può procedere con la risoluzione dei problemi.

Registrare il notebook nella libreria di Claude

Con il server MCP attivo, si può procedere a registrare nella libreria di Claude il notebook su n8n di NotebookLM. Questo passaggio è importante perché trasforma il notebook da semplice URL in una risorsa strutturata che Claude può interrogare in modo intelligente.
Si avvia una nuova conversazione con Claude e si spiega l’intenzione:
In NotebookLM ho un notebook su n8n con tutorial e documentazione. Vorrei aggiungerlo alla libreria in modo da poterlo consultare quando serve.

Claude fa alcune domande per comprendere meglio il contenuto del notebook. Questa interazione è importante perché permette a Claude di costruire i metadati che userà successivamente per decidere quando consultare quel notebook specifico.

La descrizione costruita da Claude elaborando le risposte:
Nome: n8n – Tutorial e Workflow
Descrizione: Raccolta di tutorial video su n8n, guide di installazione…
Argomenti: Installazione n8n, Docker, Workflow automation, Integrazioni API, Troubleshooting
Casi d’uso:
– Quando devo installare n8n su Windows, Linux o macOS
– Quando devo risolvere problemi con Docker e n8n
– Quando devo creare workflow che integrano servizi esterni

Confermi di voler aggiungere questo notebook alla libreria?

Dopo la conferma esplicita, Claude salva il notebook nella libreria, pronto per essere interrogato.

La seconda parte del tutorial è qui

Questo articolo è una tappa del Percorso Claude e NotebookLM via MCP, che lo unisce ad altri articoli del blog su questo tema.

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