# Open Notebook: Die selbstgehostete NotebookLM-Alternative für volle Datenkontrolle

> Open Notebook ist eine Open-Source-Alternative zu Google NotebookLM: selbstgehostet per Docker, 18+ KI-Provider, Podcast-Generator — deine Daten bleiben bei dir.

- URL: https://thevibe-coding.de/tools/open-notebook-notebooklm-alternative-dsgvo-2026
- Typ: tools | Veroeffentlicht: 2026-07-18 | Aktualisiert: 2026-07-18
- Autor: Vita Legne | Site: VIBE CODING — thevibe-coding.de

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**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](/glossar/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](/glossar/embedding) — 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](/glossar/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](/guides/lokale-llm-inferenz-optimieren-llama-cpp-2026). 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](/tools/opendataloader-pdf-parser-fuer-rag-und-llm-2026) sauber für die Verarbeitung vor.

## FAQ

### Ist Open Notebook wirklich DSGVO-konform?

Open Notebook läuft auf deiner eigenen Infrastruktur — Notizen, Quellen und Chats verlassen den Server nicht. In Kombination mit lokalen Modellen über Ollama findet keinerlei Drittland-Übermittlung statt. Bindest du Cloud-APIs wie OpenAI oder Anthropic an, gehen Anfragen an deren Server — dann gelten deren Auftragsverarbeitungsverträge. Die DSGVO-Bewertung hängt also von deiner Modell-Wahl ab, die Datenhoheit über die Wissensbasis hast du immer.

### Was kostet Open Notebook?

Die Software selbst ist kostenlos und MIT-lizenziert. Kosten entstehen nur für die KI-Nutzung: entweder API-Gebühren des gewählten Providers oder gar nichts, wenn du Modelle lokal über Ollama oder LM Studio betreibst. Dazu kommt die eigene Hardware beziehungsweise ein Server für das Self-Hosting.

### Was ist der Unterschied zwischen Open Notebook und NotebookLM?

NotebookLM läuft ausschließlich in der Google-Cloud mit Google-Modellen und bietet keine API. Open Notebook hostest du selbst, wählst aus über 18 KI-Providern, generierst Podcasts mit bis zu 4 Sprechern statt 2 und automatisierst alles über eine REST-API. Dafür sind NotebookLMs Quellen-Zitationen aktuell noch ausgereifter.

### Läuft Open Notebook komplett offline?

Ja. Mit einem lokalen Modell-Backend wie Ollama arbeitet der komplette Stack — Weboberfläche, SurrealDB-Datenbank und Inferenz — ohne Internetverbindung. Das Projekt liefert dafür ein fertiges docker-compose-Beispiel mit Ollama-Anbindung mit.

## Quellen

- [lfnovo/open-notebook (GitHub-Repository)](https://github.com/lfnovo/open-notebook) — GitHub / Luis Novo
- [Open Notebook — offizielle Website und Dokumentation](https://www.open-notebook.ai) — Open Notebook
- [Release v1.12.0 — Maintainability & Correctness](https://github.com/lfnovo/open-notebook/releases) — GitHub / Open Notebook