Open Notebook: Die selbstgehostete NotebookLM-Alternative für volle Datenkontrolle

Open Notebook ist eine selbstgehostete Open-Source-Alternative zu Google NotebookLM mit über 35.600 GitHub-Stars. Das MIT-lizenzierte Tool bindet mehr als 18 KI-Provider an und generiert Podcasts mit bis zu 4 Sprechern. Der entscheidende Unterschied zum Google-Original: Deine Recherche-Daten bleiben auf deinem Server — auf Wunsch läuft alles zu 100 % lokal.

Was kann Open Notebook?

Open Notebooks Konzept entspricht NotebookLM: Du fütterst Notebooks mit Quellen — PDFs, Webseiten, YouTube-Videos, Audio, Office-Dateien — und arbeitest dann per Chat, Suche und Transformationen damit. Unter der Haube kombiniert Open Notebook Volltext- mit Vektor-Suche (RAG) über SurrealDB und lässt dich pro Aufgabe frei wählen, welches Modell antwortet: OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Mistral oder lokale Backends wie Ollama und LM Studio. Transformationen verdichten Quellen dabei automatisch zu Zusammenfassungen, Kernthesen oder Gliederungen — mit vordefinierten oder komplett eigenen Prompts. Der direkte Vergleich mit dem Google-Original:

Merkmal	Open Notebook	Google NotebookLM
Hosting	Self-hosted (Docker, Cloud, lokal)	Nur Google-Cloud
KI-Modelle	18+ Provider, frei wählbar	Nur Google-Modelle
Podcast-Sprecher	1–4, eigene Profile	2, festes Format
API	Vollständige REST-API	Keine
Quellen-Zitationen	Basis (in Arbeit)	Ausgereift
Kosten	0 € Software + KI-Nutzung	Free-Tier + Abo
Datenkontrolle	Vollständig bei dir	Bei Google

Seit Oktober 2024 haben rund 70 Contributors das Projekt zu einem ernstzunehmenden Werkzeug entwickelt — Version 1.12 vom 12. Juli 2026 brachte unter anderem Live-Erkennung neuer Claude-Modelle über die Anthropic-API und strengere Qualitäts-Gates in der CI.

Datenschutz: der eigentliche Kaufgrund

NotebookLM scheitert in vielen deutschen Unternehmen an einer simplen Frage: „Dürfen interne Dokumente in die Google-Cloud?" Open Notebook dreht die Ausgangslage um. Die Wissensbasis — Quellen, Notizen, Chat-Verläufe, Embeddings — liegt in einer SurrealDB-Instanz auf deiner Infrastruktur, API-Keys werden verschlüsselt gespeichert (eigener OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY). Für die DSGVO-Bewertung heißt das konkret: Mit lokalen Modellen über Ollama findet keine Drittland-Übermittlung statt, es gibt keinen externen Auftragsverarbeiter, und Löschpflichten setzt du per Dateisystem um. Bindest du dagegen Cloud-APIs an, wandern die Prompts zum jeweiligen Provider — dann brauchst du wie üblich dessen AV-Vertrag. Diese Wahlfreiheit pro Anwendungsfall hat NotebookLM schlicht nicht. Ein realistisches Muster: sensible Dokumente mit einem lokalen Open-Source-Modell verarbeiten, unkritische Recherche mit einem günstigen Cloud-Modell. Wo der Server steht, ist dabei eine reine Infrastruktur-Entscheidung — vom Mini-PC im Büro bis zum VPS bei einem deutschen Hoster.

Installation in 5 Minuten

Voraussetzung ist nur Docker. Danach:

1. docker-compose.yml aus dem Repository laden: curl -O https://raw.githubusercontent.com/lfnovo/open-notebook/main/docker-compose.yml
2. In der Datei OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY auf einen eigenen geheimen Wert setzen (verschlüsselt die API-Keys in der Datenbank)
3. docker compose up -d starten und ~20 Sekunden warten
4. http://localhost:8502 öffnen, unter Models einen Provider samt API-Key eintragen, testen, Modelle synchronisieren
5. Erstes Notebook anlegen und Quellen hochladen

Die REST-API lauscht parallel auf Port 5055 — damit lassen sich Quellen-Import und Transformationen skripten, etwa aus einer eigenen Content-Pipeline heraus. Wer komplett offline arbeiten will, nimmt das mitgelieferte Ollama-Compose-Beispiel; welche Hardware lokale Inferenz braucht, zeigt unser Guide Lokale LLM-Inferenz optimieren. Wichtig vor dem Netz-Zugriff von außen: Die Default-Zugangsdaten der Datenbank (root:root) per .env ändern. Updates spielst du später mit docker compose pull und einem Neustart der Container ein.

Stärken, Schwächen, Einordnung

Stärken: volle Datenhoheit, freie Modell-Wahl mit Kostenkontrolle, Podcast-Generator flexibler als das Original (bis 4 Sprecher, eigene Skript-Kontrolle), REST-API für Automatisierung, aktive Entwicklung mit 40 Releases, deutschsprachige Dokumentation vorhanden.

Schwächen: Quellen-Zitationen schwächer als bei NotebookLM — für wissenschaftliches Arbeiten aktuell der größte Rückstand. Self-Hosting bedeutet Eigenverantwortung für Updates, Backups und Absicherung. Und ohne API-Key oder lokales Modell tut das Tool nichts — die 2-Minuten-Installation wird real eher zur 15-Minuten-Einrichtung. Positiv fürs Vertrauen: Version 1.11 war eine dedizierte Security-Hardening-Runde mit 16 Fixes, seit 1.12 laufen Linting und Typprüfung als Pflicht-Gates in der CI.

Für Teams, die NotebookLM mögen, aber ihre Dokumente nicht zu Google geben dürfen, ist Open Notebook Stand Juli 2026 die reifste Option. Wer maximale Zitations-Qualität ohne Datenschutz-Anforderungen sucht, bleibt vorerst beim Original. PDF-lastige Wissensbasen bereitet ein Parser wie OpenDataLoader sauber für die Verarbeitung vor.