pdf-to-wiki

/pdf-to-wiki

Drive에 있는 대용량 PDF를 NotebookLM에 외주화하여 분석하고, 결과를 OUTPUT_DIR에 Obsidian 노트로 저장한다.

기본 출력 경로:

OUTPUT_DIR=~/vault/00_Wiki/AI_Generated

설치 후 위 경로를 본인 Obsidian vault의 저장 위치로 바꿔라.

중요: PDF 파일 내용을 직접 읽지 않는다. Drive URL만 NotebookLM에 전달한다. mcp__claude_ai_Google_Drive__download_file_content 호출 금지.

사용법

/pdf-to-wiki <drive_url_or_file_id> [wiki_title] [--topic topic_id]

• drive_url_or_file_id: Google Drive 파일 URL 또는 파일 ID
• wiki_title (선택): 생성할 Wiki 노트 제목. 생략 시 파일명에서 추론.
• --topic (선택): config/notebooks.example.json 형식의 registry에 있는 주제 ID. 지정하면 해당 NotebookLM 노트북을 재사용한다.

Notebook 재사용 정책

기본 정책은 여전히 안전한 single_source_notebook이다. 주제가 불명확하거나 registry에 없는 자료는 새 NotebookLM 노트북을 만든다.

주제별 Notebook 재사용은 아래 조건에서만 수행한다.

• 사용자가 --topic을 명시했거나, 제목이 registry의 routing_keywords와 매칭됨
• 해당 topic의 NotebookLM 노트북이 문서 세트 관점에서 좁게 정의되어 있음
• 같은 Drive file ID가 이미 sources에 있으면 source를 다시 추가하지 않고 기존 source를 재사용함

재사용의 이점:

• 같은 주제의 기존 PDF와 신규 PDF를 한 노트북에서 비교할 수 있음
• 기존 기준서, 리포트, 메모와 연결되는 개념을 NotebookLM이 더 잘 찾을 수 있음
• topic-level 질문에서는 누적 문서 세트 전체를 대상으로 답변을 받을 수 있음

단, 신규 PDF 노트를 만들 때는 답변 오염을 막아야 한다. 같은 NotebookLM 노트북에 있는 이전 PDF까지 섞여 답변될 수 있으므로, 기본 notebook_query는 MCP 인자의 source_ids=[target_source_id]로 대상 PDF source만 지정한다. 프롬프트에서도 대상 PDF만 primary scope로 제한하고, 기존 PDF는 비교/연결 섹션에서만 참고하게 한다.

기본 추출 모드는 source_scoped_topic_query다.

• 대상 PDF를 topic notebook에 추가하거나 이미 등록된 source를 찾는다.
• 신규 Wiki 노트용 notebook_query는 topic notebook에서 실행하되 MCP 인자 source_ids=[target_source_id]를 전달하고, 프롬프트에도 target source_id 또는 drive_file_id를 명시한다.
• 기존 topic source는 비교/연결 섹션에서만 사용한다.
• MCP schema가 특정 source 지정 query를 지원하지 않거나 불명확할 때만 single_source_first를 fallback으로 사용한다.

라우팅 결정은 로컬 helper로 먼저 확인할 수 있다.

python3 scripts/notebook_registry.py \
  "https://drive.google.com/file/d/YOUR_FILE_ID/view" \
  --title "K-IFRS 1109 금융상품" \
  --topic audit-accounting \
  --registry config/notebooks.local.json

실행 절차

아래 단계를 순서대로 실행한다. notebooklm-mcp 서버가 활성화되어 있어야 한다. 인증 오류 발생 시: nlm login 실행 후 재시도.