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RAISE LAB

VIDEO NOTE

NotebookLM MCP와 Antigravity로 구축하는 분석 및 웹 제작 에이전트

이동훈의 루트AI · 12분 · 중급 · 26. 10. 13. · 분야별 AX 사례 › 에이전트·하네스

YouTube 에서 보기 · 이동훈의 루트AI (새 탭에서 열림)

NotebookLM을 외부 환경과 연동하는 MCP 서버를 설치하고 구글의 Antigravity 개발 환경에 연결하는 방법을 다룬다. 사용자가 직접 소스를 추가하고 복사하던 수작업을 AI 에이전트가 대신 처리하게 만든다. 유튜브 영상 분석 결과를 바탕으로 Next.js 기반 랜딩 페이지를 자동 구현하는 실습을 보여준다.

핵심

  • NotebookLM은 사용자가 올린 자료만 참조해 출처를 표기하지만 수동 입력과 복사 작업이 많이 든다.
  • MCP(Model Context Protocol) 규격을 활용하면 NotebookLM과 외부 개발 도구를 직접 연동할 수 있다.
  • 구글 Antigravity의 설정 파일에 notebooklm-mcp 코드를 등록하고 구글 계정 인증을 거치면 연동된다.
  • 에이전트가 유튜브 링크를 받아 NotebookLM 소스 등록, 전략 분석, 보고서 작성까지 처리한다.
  • 도출한 영상 기획 인사이트를 바탕으로 Antigravity 에이전트가 Next.js 웹 랜딩 페이지를 직접 제작한다.

RAISE LAB 에서 배우는 사람에게

NotebookLM에 갇혀 있던 분석 인사이트를 MCP 규격으로 꺼내 실제 코드와 프로덕트로 연결하는 에이전트 워크플로를 확인할 수 있다.

챕터

  1. 0:00NotebookLM과 AI 에이전트 결합 소개 (새 탭에서 열림)
  2. 0:49NotebookLM의 특징과 한계 (새 탭에서 열림)
  3. 2:21행동하는 AI 에이전트와 MCP의 개념 (새 탭에서 열림)
  4. 2:48Antigravity 설치 및 MCP 서버 설정 (새 탭에서 열림)
  5. 6:45유튜브 영상 분석 자동화 실습 (새 탭에서 열림)
  6. 9:02분석 결과를 활용한 랜딩 페이지 제작 (새 탭에서 열림)
  7. 11:32NotebookLM MCP 확장 시나리오 정리 (새 탭에서 열림)

이 노트는 RAISE LAB 운영팀이 고른 영상을 AI(Gemini)가 보고 한국어로 정리한 것입니다. 영상의 저작권은 원작자에게 있고, 자막·대본은 싣지 않습니다. 이동훈의 루트AI 원작자 채널 (새 탭에서 열림)

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