Open Notebook의 개요
Open Notebook은 Google NotebookLM(2026년 7월 Gemini Notebook으로 이름 변경)의 오픈소스 자체 호스팅 대안입니다. 소스를 노트북에 모으고, 인용과 함께 대화하고, 각 소스를 요약이나 다른 통찰로 바꾸는 재사용 가능한 변환을 실행하고, 전문이나 벡터로 검색하고, 화자 한 명에서 네 명까지의 팟캐스트 에피소드를 생성합니다. 모든 기능을 REST API로 쓸 수 있고, 커뮤니티 MCP 서버로 Claude Desktop 등 여러 클라이언트가 이를 다룰 수 있습니다.
백엔드는 Python(FastAPI), 프런트엔드는 Next.js, 데이터베이스는 SurrealDB이며, Docker 서비스 두 개로 배포됩니다. 모델은 관리자의 Esperanto 라이브러리를 거치며, OpenAI, Anthropic, Google, Mistral부터 Ollama, LM Studio, OpenAI 호환 서버까지 20개가 넘는 제공사를 다룹니다. 소스에는 PDF, Office와 OpenDocument 파일, EPUB, 오디오, 영상, 웹 페이지, YouTube 자막, 붙여 넣은 텍스트가 있습니다.
저장소는 2024년 10월 Luis Novo(lfnovo)가 만들었고, MIT 라이선스이며, GitHub 스타는 약 41,100개이고, 2026년 10월 4일 v1.15.0에 도달했습니다. 관리자가 제공하는 유료 에디션이나 호스팅 서비스는 없습니다.
Open Notebook, 쓸 만한 가치가 있습니까?
저희가 보기에 Open Notebook은 NotebookLM에 대한 가장 성숙한 자체 호스팅 대안이며, 그 자유의 대가는 완성도와 보안의 깊이입니다. Google의 Gemini Notebook은 무료이고 호스팅되며 폐쇄형입니다. Google 모델에서만 돌고, 출력물은 이제 Audio와 Video Overviews, 마인드맵, 플래시카드, 퀴즈, 슬라이드 덱까지 걸쳐 있습니다. Open Notebook이 하는 일은 더 적어서 채팅, 메모, 변환, 검색, 팟캐스트이지만, 20개가 넘는 제공사 어디에서나 돌고, 모든 기능을 REST API로 노출하며, 노트북을 사용자의 디스크에 둡니다. 따라서 답변과 팟캐스트 품질은 고정된 Google 제품이 아니라 고른 모델이 내는 만큼입니다.
팟캐스트 기능은 Google의 두 진행자 형식보다 설정의 폭이 넓습니다. 에피소드 프로필은 개요 모델, 대본 모델, 3개에서 20개의 구간을 정하고, 화자 프로필은 목소리 한 개에서 네 개를 정하는데, 이 목소리들은 OpenAI, Google, ElevenLabs, Mistral, Deepgram, MiniMax, 로컬 Speaches 서버 등 서로 다른 음성 합성 제공사에서 올 수 있습니다. 기본 제공 프로필에는 모델이 지정돼 있지 않아 설정하기 전에는 아무것도 생성되지 않습니다. 비용은 선택한 모든 콘텐츠에 대한 언어 모델 두 번과 대본의 음성 합성입니다. OpenAI tts-1 요금인 100만 자당 $15로 30,000자 대본을 읽히면 약 $0.45, tts-1-hd로는 $0.90입니다. 오디오와 영상 소스도 처리하려면 음성 인식 모델이 필요합니다.
개인정보 보호는 설정해야만 Google보다 낫습니다. 클라우드 제공사를 쓰면 채팅, 변환, 팟캐스트 단계마다 소스 텍스트가 그 제공사로 갑니다. 완전 로컬 경로는 채팅과 임베딩에 Ollama를, 음성에 Speaches를 짝지으며, 문서는 8 GB RAM을 요구하고 작은 CPU 모델은 느리다고 경고합니다. Ollama의 기본 컨텍스트 8,192토큰은 긴 프롬프트를 조용히 잘라 내며, 이는 소스를 무시하는 답변으로 나타납니다. 프로젝트가 밝힌 원칙은 동의 없이는 텔레메트리가 없다는 것이고, 저희도 저장소에서 텔레메트리 코드를 찾지 못했습니다.
보안 기본값은 노트북 한 대의 한 사람에게 맞을 뿐 그 이상은 아닙니다. 기본 compose 파일은 인증을 끈 채 UI를 포트 8502에, API를 5055에 모든 인터페이스로 공개하며, 저장된 제공사 키용 암호화 키는 앱이 경고하지 않는 공개 자리표시자입니다. 선택적 보호 수단은 계정, 역할, 세션 만료, 속도 제한, 감사 로그가 없는 공유 비밀번호 하나입니다. 브라우저는 이를 localStorage에 보관하고, CORS_ORIGINS를 설정하기 전까지 CORS는 모든 출처에 열려 있습니다. SurrealDB의 기본값은 root:root이지만 localhost에 바인딩됩니다. 2026년 4월 CERT-EU는 치명적인 템플릿 인젝션 원격 코드 실행 결함과 높은 심각도의 파일 읽기, 쓰기 버그 두 건을 보고했고, v1.8.3에서 수정된 SurrealDB 인젝션에 이어 v1.8.4에서 수정됐습니다. 다중 사용자 지원은 검토 중일 뿐 만들어지지 않았습니다.
다중 사용자 워크스페이스를 제공하는 AnythingLLM과 비교하면 Open Notebook은 범위가 더 좁고 NotebookLM의 연구 루프를 더 가깝게 옮겼습니다. 가정이나 사설 네트워크의 1인 연구자에게는 건전한 선택입니다. 로그인을 따로 써야 하는 팀은 그 앞에 인증 프록시를 두어야 합니다.
제 역할을 하는 곳
Google로 보낼 수 없는 유출 문서를 다루는 기자
텍스트가 기기를 떠나지 않게 수백 개의 PDF에 걸쳐 질문하기
포트를 127.0.0.1에 묶어 compose 파일을 실행하고, qwen3와 nomic-embed-text를 쓰는 Ollama를 추가하고, 스캔한 PDF를 위해 Docling을 켭니다. 모델 제공사로는 아무것 도 가지 않습니다. 비용은 최소 8 GB RAM의 기기와 클라우드 모델보다 느린 답변입니다.
통학하는 학생을 위해 주간 읽기 자료를 오디오로 만드는 대학 강사
매주 논문으로 짧은 토론 에피소드 만들기
저렴한 개요, 대본 모델을 쓰는 에피소드 프로필과 OpenAI tts-1의 2인 화자 프로필을 정하고, 그 주의 소스를 Summary 수준으로 선택해 워커가 에피소드를 만들게 합니다. 30,000자 대본을 읽히는 데 약 $0.45와 언어 모델 호출 비용이 듭니다.
10명 규모 컨설팅 회사의 사내 연구 도우미를 만드는 개발자
고객 보고서를 자동으로 넣고 자체 도구에서 조회하기
CORS_ORIGINS를 설정한 HTTPS 리버스 프록시 뒤에서 bearer 비밀번호와 함께 POST /api/sources로 파일을 올리거나, open-notebook-mcp 서버로 에이전트를 연결합니다. 모두가 비밀번호 하나를 공유하므로 개인별 접근에는 앞단의 프록시나 게이트웨이가 필요합니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- docker-compose.yml을 내려받아 자리표시자 OPEN_NOTEBOOK_ENCRYPTION_KEY를 바꾸고, docker compose up -d 후 약 30초 뒤 localhost:8502를 엽니다. Manage, Models에서 언어 모델과 임베딩 모델을 하나 이상 추가합니다. 문서는 여유 RAM 4 GB, 로컬 Ollama를 쓰면 8 GB를 요구합니다.
- 연동
- Esperanto를 통한 OpenAI, Anthropic, Google, Vertex AI, Azure OpenAI, Mistral, Groq, DeepSeek, xAI, OpenRouter, Cohere, Voyage, ElevenLabs, Deepgram, MiniMax 등. Ollama, oMLX, LM Studio, OpenAI나 Anthropic 호환 서버. 추출용 Docling, Crawl4AI, Firecrawl, Jina. REST API와 커뮤니티 MCP 서버.
- 데이터와 개인정보
- 노트북은 SurrealDB와 로컬 notebook_data 폴더에 있고, 제공사 키는 v1.15.0부터 PBKDF2로 유도한 Fernet으로 암호화됩니다. 소스 텍스트는 설정한 제공사로 갑니다. 텔레메트리는 발견되지 않았고, 인증은 기본적으로 꺼져 있으며, 권고 네 건은 모두 v1.8.4까지 수정됐습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 유료 등급은 없습니다. 지출은 모델, 임베딩, 음성 사용량과 작은 서버 한 대입니다. OpenAI tts-1 요금의 팟캐스트는 대본 100만 자당 $15이고, Whisper 전사는 분당 약 $0.006입니다. 로컬 모델은 호출당 비용을 없애지만 RAM이나 GPU가 필요합니다.
- 제한
- 열린 이슈 135개와 열린 풀 리퀘스트 56개. 단일 사용자 전용. 속도 제한과 감사 로그 없음. 프록시나 쿠키 없이는 YouTube가 서버의 자막 요청을 막을 수 있음. v1.15.0으로 업그레이드하면 저장된 키가 이전 버전이 읽을 수 없는 형 식으로 다시 쓰임.
좋은 점
- 완전 로컬 Ollama를 포함한 20개 이상의 모델 제공사
- 화자 한 명에서 네 명, 화자별 TTS 제공사를 쓰는 팟캐스트
- 모든 기능을 REST API로 제공
- MIT 라이선스와 컨테이너 두 개짜리 Docker 설치
아쉬운 점
- 기본값에서 포트가 모든 인터페이스에 비밀번호 없이 열림
- 공유 비밀번호 하나, 사용자 계정과 역할 없음
- 2026년 4월 보안 권고 네 건, 그중 하나는 치명적
- Gemini Notebook보다 적은 출력 형식
추천 대상
자기 모델과 서버에서 NotebookLM 방식의 노트북과 팟캐스트를 원하며, 이를 공개 인터넷에서 떼어 두거나 인증 프록시 뒤에 둘 수 있는 연구자, 학생, 작은 비공개 팀.
Open Notebook 대안
Open Notebook: 자주 묻는 질문
- Open Notebook, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Open Notebook은 직접 고른 모델과 하드웨어에서 NotebookLM의 작업 흐름을 줍니다. 단, 하나뿐인 공유 비밀번호를 자물쇠가 아니라 문고리 정도로 여겨야 합니다. 평점은 5점 만점에 4.0점입니다.
- Open Notebook의 가격은 얼마입니까?
- MIT의 무료 오픈소스입니다. 자체 호스팅 전용이며, 모델, 임베딩, 음성 인식, 음성 합성 제공사 비용을 직접 내거나 로컬 모델로 호출당 비용 없이 씁니다.
- Open Notebook의 단점은 무엇입니까?
- 기본값에서 포트가 모든 인터페이스에 비밀번호 없이 열림; 공유 비밀번호 하나, 사용자 계정과 역할 없음; 2026년 4월 보안 권고 네 건, 그중 하나는 치명적; Gemini Notebook보다 적은 출력 형식.
- Open Notebook에 적합한 사람은 누구입니까?
- 자기 모델과 서버에서 NotebookLM 방식의 노트북과 팟캐스트를 원하며, 이를 공개 인터넷에서 떼어 두거나 인증 프록시 뒤에 둘 수 있는 연구자, 학생, 작은 비공개 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Open Notebook의 비용은 얼마입니까?
- 유료 등급은 없습니다. 지출은 모델, 임베딩, 음성 사용량과 작은 서버 한 대입니다. OpenAI tts-1 요금의 팟캐스트는 대본 100만 자당 $15이고, Whisper 전사는 분당 약 $0.006입니다. 로컬 모델 은 호출당 비용을 없애지만 RAM이나 GPU가 필요합니다.
- Open Notebook에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 노트북은 SurrealDB와 로컬 notebook_data 폴더에 있고, 제공사 키는 v1.15.0부터 PBKDF2로 유도한 Fernet으로 암호화됩니다. 소스 텍스트는 설정한 제공사로 갑니다. 텔레메트리는 발견되지 않았고, 인증은 기본적으로 꺼져 있으며, 권고 네 건은 모두 v1.8.4까지 수정됐습니다.
- Open Notebook의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 AnythingLLM, Khoj, DeepTutor 및 notebooklm-py입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 31일.
Open Notebook 개발사입니까? 이 평점을 사이트에 표시하십시오
