NotebookLM CLI v Dockeru

Repozitář: https://github.com/teng-lin/notebooklm-py/tree/main

Video, které mě inspirovalo k návodu:

Potřeboval jsem rozběhnout notebooklm-py v Dockeru, ale první přihlášení jsem nechtěl dělat uvnitř kontejneru. V Dockeru sice zvládnu CLI provoz, ale nemohu tam pohodlně spustit GUI prohlížeč pro autentizaci, takže login dělám na hostitelském počítači a do Dockeru pak přenesu hotový storage_state.json.

V Dockeru instaluji jen CLI nástroj:

pipx install notebooklm-py

Pak v kontejneru používám připravený adresář pro NotebookLM data:

/home/ubuntu/.notebooklm

Na hostu dělám jen jednorázový login přes Playwright a prohlížeč.

Na hostu jsem si pro login připravil vlastní virtuální prostředí, abych nemíchal browser závislosti se systémovým Pythonem.

mkdir -p ~/notebooklm
cd ~/notebooklm
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install "notebooklm-py[browser]"
playwright install chromium

Po úspěšném přihlášení mi vznikl soubor:

$HOME/notebooklm/.notebooklm/storage_state.json

Jakmile jsem dokončil přihlášení na hostu, zkopíroval jsem storage_state.json do kontejneru. Cílově ho chci mít tady:

/home/ubuntu/.notebooklm/storage_state.json

V běžném provozu už v Dockeru nepotřebuji browser login. Stačí mi mít nainstalovaný nástroj přes pipx a přítomný storage_state.json.

Pak už používám notebooklm CLI normálně v kontejneru podle potřeby. Browser autentizaci znovu řeším jen ve chvíli, kdy přihlášení vyprší nebo potřebuji vytvořit nový stav cookies.

Protože v Dockeru používám AI, nestačí mi jen samotné CLI. Potřeboval jsem ještě nainstalovat skill, aby AI uměla s NotebookLM pracovat přímo.

Spustil jsem:

notebooklm skill install

Tím se připravil skill pro Claude a instalátor mi vypsal, kam ho uložil. Potom jsem si tento skill přesunul podle své potřeby na místo, odkud ho moje AI v Dockeru používá.

• Browser autentizaci dělám na hostu, protože v Dockeru nemohu pohodlně projít GUI login.
• Na hostu instaluji notebooklm-py[browser] a spouštím playwright install chromium.
• V Dockeru mi pro provoz stačí pipx install notebooklm-py.
• Přihlášení přenáším přes storage_state.json.
• V Dockeru používám /home/ubuntu/.notebooklm.
• storage_state.json obsahuje přihlašovací cookies, takže ho nedávám do Gitu.
• Pro ovládání z AI ještě instaluji skill přes notebooklm skill install.

Nejpraktičtější je udělat notebooklm login jednou na hostitelském počítači a do Dockeru přenést jen storage_state.json. Tím oddělím browser krok od běžného CLI použití a v kontejneru už nemusím řešit Playwright GUI.