Open Notebook
im Test.

Gemini Notebook, bis Juli 2026 NotebookLM, ist stark in der Quellenarbeit, doch jedes hochgeladene Dokument landet auf Googles Servern. Für Verträge, Personalakten oder Forschungsdaten scheidet der Dienst damit aus. Open Notebook bildet dieselbe Arbeitsweise als Docker-Anwendung nach, die du selbst installierst und deren Modellanbindung du frei wählst. Das Projekt hat über 36.000 Sterne auf GitHub und brachte allein im Juli 2026 4 Versionen heraus, zuletzt 1.14.0 am 21.07.2026.

Wichtigste Funktionen

• Quellenbasierter Chat über gemischte Dateiformate: Du lädst PDFs, Office-Dateien, EPUBs, Webseiten, YouTube-Videos, Reddit-Beiträge und Audiodateien als Quellen und stellst Fragen dazu. Die Antworten stützen sich auf deine Inhalte. Das senkt bei der Auswertung eigener Unterlagen das Risiko frei erfundener Angaben. Seit Version 1.13 vom 14.07.2026 erschließt die zuschaltbare Verarbeitung über Docling auch gescannte PDFs und Bilder per Texterkennung, samt Spalten und Tabellen.
• Podcasts mit 1-4 Sprechern: Aus deinen Quellen erzeugt Open Notebook einen gesprochenen Dialog. Zahl der Stimmen und Format legst du über eigene Episodenprofile fest, etwa als Interview oder als Diskussion mehrerer Rollen.
• 22 Anbieterprofile für die Modellwahl: OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek, Cohere und weitere sind vorbereitet, dazu 2 Profile für lokal betriebene Modelle und 2 allgemeine Profile für OpenAI- und Anthropic-kompatible Endpunkte. Den Anbieter wechselst du in der Oberfläche, ohne die Installation anzufassen.
• Volltext- und Vektorsuche: Über alle Quellen hinweg suchst du wahlweise nach exakten Begriffen oder nach Bedeutung. Das hilft bei großen Dokumentensammlungen, in denen du den genauen Wortlaut einer Stelle nicht mehr weißt.
• Transformationen: Wiederkehrende Auswertungen wie Zusammenfassungen, Kernaussagen oder Gliederungen speicherst du als eigene Vorlage und wendest sie auf jede neue Quelle an. Seit Version 1.11 hinterlegst du je Transformation ein eigenes Modell, etwa ein günstiges für Zusammenfassungen und ein starkes für die inhaltliche Prüfung.
• REST-API und MCP-Server: Alle Funktionen erreichst du über eine Schnittstelle. Dazu gibt es einen Server nach dem Model Context Protocol, einem offenen Standard, über den KI-Assistenten fremde Datenquellen ansprechen. Claude Desktop oder eine Erweiterung in VS Code greift damit direkt auf die Notizbücher zu.

Preise und Tarife

Open Notebook steht unter der MIT-Lizenz und ist kostenlos. Ein Abo gibt es nicht und auch keine Cloud des Herstellers. Du installierst die Anwendung selbst. Kosten entstehen beim Server oder der virtuellen Maschine für die Container und bei den angebundenen KI-Diensten.

Laufen Chat und Auswertung über ein lokales Modell, zahlst du dafür nichts. Das gilt inzwischen auch für die Podcasts, denn die Dokumentation beschreibt mit Speaches einen quelloffenen Sprachserver, der ein Stimmmodell von rund 500 MB lädt und danach ohne Gebühr je Zeichen arbeitet. Die mitgelieferte Beispieldatei docker-compose-full-local.yml richtet ihn zusammen mit einem lokalen Modellserver ein. Bei ElevenLabs, OpenAI oder Deepgram rechnest du dagegen nach Nutzung ab.

Wer Docling oder Crawl4AI zuschaltet, braucht zusätzlich Plattenplatz und Arbeitsspeicher, weil beide erst beim ersten Start nachinstalliert werden. Die Preislisten der angebundenen Dienste weisen netto aus, die Umsatzsteuer kommt hinzu.

Für wen ist Open Notebook geeignet?

• Kanzleien, Behörden und Personalabteilungen mit vertraulichen Unterlagen: Ein lokales Modell für die Antworten und ein lokaler Sprachserver für die Stimmen laufen im eigenen Unternehmen. Die Oberfläche gibt es seit Mai 2026 auch auf Deutsch. Das erleichtert die Einführung bei Mitarbeitenden ohne Englischroutine.
• Unternehmen, die Gemini Notebook schätzen, aber Google nicht nutzen dürfen: Die Arbeitsweise ähnelt dem Original stark. Bei den Quellenverweisen ist Google nach Angabe des Projekts weiter voraus. Dafür bestimmst du hier, welcher Anbieter überhaupt Text zu sehen bekommt.
• Technische Teams mit eigener Docker-Umgebung: Die Anwendung läuft in 2 Containern, einem für das Programm und einem für die Datenbank, und du erreichst sie über die REST-API und den MCP-Server. Betreibst du eine solche Umgebung ohnehin, hängst du Open Notebook an bestehende Abläufe an und verwaltest Modelle und Zugangsschlüssel zentral in der Oberfläche.

DSGVO und Datenschutz

Hinter Open Notebook steht kein Dienst, der Kundendaten verarbeitet. Entsprechend gibt es weder einen Auftragsverarbeitungsvertrag noch einen zusicherbaren Serverstandort, denn du betreibst die Anwendung selbst. Die Inhalte liegen in einer SurrealDB, der Datenbank, die im zweiten Container neben der Anwendung läuft. Das Projekt wertet keine Inhalte aus und trainiert damit auch keine Modelle.

Wie datenschutzkonform der Betrieb ausfällt, hängt von den Diensten ab, die du anbindest. Setzt du ein lokales Modell für die Antworten ein und einen lokalen Sprachserver für die Stimmen, bleibt die gesamte Verarbeitung auf eurer eigenen Hardware. Mit OpenAI, Anthropic oder ElevenLabs gehen die jeweiligen Inhalte an deren Server, und deren Bedingungen gelten, auch zur Frage des Trainings. Die Extraktion von Webseiten über Firecrawl oder Jina läuft nur, wenn du einen Schlüssel hinterlegt hast, sonst greift die lokale Verarbeitung.

Die Anmeldung ist ab Werk ausgeschaltet und greift erst, wenn du die Umgebungsvariable OPEN_NOTEBOOK_PASSWORD setzt. Zusätzlich veröffentlicht die mitgelieferte Compose-Datei die Weboberfläche auf allen Netzwerkschnittstellen. Wer den Container ohne Passwort erreichbar macht, gibt jedem im Netz alle Notizbücher frei, und bei personenbezogenen Daten ist das ein Verstoß gegen Artikel 32 DSGVO. An der Absicherung arbeitet das Projekt weiter, Version 1.11.0 vom 11.07.2026 brachte 16 Sicherheitskorrekturen und 1.14.0 einen Schutz gegen umgebogene Anbieteradressen.

Das grüne DSGVO-Abzeichen bekommt der Eintrag deshalb nicht. Ob eine Installation den Anforderungen genügt, entscheidet sich an den Einstellungen des Betreibers, und dafür kann ein quelloffenes Programm ohne Herstellerdienst nichts zusichern. Für streng vertrauliche Unterlagen eignet sich die rein lokale Installation, sobald Anmeldung und Netzzugang geregelt sind.

Alternativen zu Open Notebook

• Gemini Notebook: Das Original von Google ist ausgereifter und ohne eigene Einrichtung nutzbar, inzwischen mit Video-Übersichten, Folien und Lernkarten. Dafür laufen alle Daten über Googles Infrastruktur ohne ausgewiesenen EU-Serverstandort.
• AnythingLLM: AnythingLLM ist ebenfalls selbst gehostet, hat eine grafische Oberfläche und deckt mehr ab als reine Recherche. Der Chat mit eigenen Dokumenten ist stark, eine vergleichbare Podcast-Funktion fehlt.
• R2R: R2R ist ein produktionsreifes System, das Dokumente für KI-Antworten aufbereitet, mit Wissensgraphen und mehrstufiger Recherche. Es richtet sich eher an Entwickler und an größere Wissensdatenbanken und ist aufwendiger einzurichten.