프레젠테이션을 만들 때면 늘 같은 고민이 반복된다. Gamma나 Beautiful AI 같은 서비스는 편하지만, 내 데이터가 어디로 가는지 모르겠고, 구독료는 매월 빠져나간다. 템플릿은 예쁜데 회사 브랜드에 맞추려면 한계가 금방 보인다.
Presenton은 이 문제에 대해 꽤 직접적인 대답을 준다. 완전한 오픈소스이고, 로컬에서 돌아가며, API 키만 있으면 어떤 AI 모델이든 쓸 수 있다. Apache 2.0 라이선스로 302개의 스타를 받고 있는 이 프로젝트를 인터뷰 형식으로 정리해봤다.
Q1. Presenton은 정확히 뭔가요?
A1. 한마디로 셀프호스팅 가능한 AI 프레젠테이션 제너레이터다. 텍스트 프롬프트나 주제만 입력하면 AI가 슬라이드를 생성하고, 그 결과물을 PPTX나 PDF로 내보낼 수 있다. Gamma, Beautiful AI, Decktopus의 오픈소스 대안을 표방하고 있다.
가장 큰 차이점은 인터넷 연결 없이도 완전히 로컬에서 실행된다는 점이다. Docker 한 줄이면 서버에 띄울 수 있고, Electron 데스크탑 앱도 있어서 Mac, Windows, Linux 모두 지원한다.
Q2. 기존 SaaS 서비스와 뭐가 다른가요?
A2. 세 가지 핵심 차이가 있다.
첫째, 데이터와 구독의 자유. SaaS 프레젠테이션 도구는 대부분 클라우드에서만 동작하고, 내 프레젠테이션 데이터가 서버에 저장된다. 구독을 끊으면 접근이 제한되는 경우도 많다. Presenton은 로컬에서 돌아가니 데이터가 내 컴퓨터나 내 서버에만 있다.
둘째, BYOK(Bring Your Own Key). 특정 AI 업체에 종속되지 않는다. OpenAI, Gemini, Anthropic, Azure, Vertex AI, Bedrock은 물론, Ollama나 LM Studio 같은 로컬 모델까지 연결할 수 있다. 커스텀 엔드포인트도 지원하니 사내 AI 인프라가 있다면 그것도 가능하다.
셋째, 템플릿의 소유권. 기존 PPTX 파일에서 템플릿을 추출할 수 있다. 회사 브랜드 가이드가 담긴 기존 프레젠테이션을 넣으면, 그 스타일 그대로 새 슬라이드를 만들어준다.
Q3. BYOK가 왜 중요한가요?
A3. 실무에서는 의외로 큰 차이를 만든다.
예를 들어보자. 회사에서 Azure OpenAI 서비스를 쓰고 있다면, Presenton에 Azure 엔드포인트와 키만 설정하면 된다. 별도 구독이 필요 없다. 보안이 민감한 조직이라면 Ollama로 로컬에 LLM을 띄우고, DALL-E 대신 로컬 이미지 생성 모델을 쓰면 인터넷으로는 아무것도 나가지 않는다.
비용 측면에서도 유리하다. 월 구독료를 내는 대신, 사용한 토큰만큼만 API 비용을 지불하면 된다. 자주 쓰지 않는다면 훨씬 저렴하다.
지원하는 제공자를 정리하면:
| 클라우드 | 로컬/셀프호스팅 |
|---|---|
| OpenAI, Gemini, Anthropic | Ollama, LM Studio |
| Azure, Vertex AI, Bedrock | 커스텀 엔드포인트 |
| Fireworks, Together | — |
이미지 생성도 마찬가지다. DALL-E 3, Gemini Flash는 물론 Pexels와 Pixabay에서 무료 이미지를 가져올 수도 있다.
Q4. MCP 서버가 내장되어 있다는 게 무슨 의미인가요?
A4. 이게 아마 Presenton의 가장 흥미로운 기능이다.
MCP(Model Context Protocol) 는 AI 모델이 외부 도구와 상호작용하는 표준 프로토콜이다. Presenton이 MCP 서버를 내장하고 있다는 건, Cursor, Claude Desktop, Windsurf 같은 코딩 에이전트에서 직접 프레젠테이션을 생성할 수 있다는 뜻이다.
실제 시나리오를 생각해보자. Cursor에서 코드를 작성하면서 “이 프로젝트 소개 프레젠테이션 만들어줘”라고 요청하면, Presenton MCP 서버가 그 요청을 받아 슬라이드를 생성한다. 개발 워크플로우를 벗어나지 않고 프레젠테이션을 만들 수 있는 셈이다.
이건 단순히 “편리하다”를 넘어서, 프레젠테이션 생성을 개발 파이프라인의 일부로 만들 수 있다는 의미다. CI/CD 파이프라인에서 자동으로 리포트 슬라이드를 생성하는 것도 가능하다.
Q5. 템플릿은 어떻게 커스텀하나요?
A5. HTML + Tailwind CSS 기반이다.
마케터나 디자이너에게는 익숙하지 않을 수 있지만, 개발자라면 오히려 자연스럽다. 코드로 템플릿을 작성하니 버전 관리도 되고, PR로 리뷰도 할 수 있다.
더 실용적인 방법도 있다. AI 템플릿 생성 기능으로 기존 PPTX를 업로드하면, Presenton이 그 파일에서 템플릿을 추출한다. 회사 프레젠테이션 템플릿이 이미 있다면, 그걸 그대로 가져와서 AI가 새 콘텐츠를 채워넣는 방식이다.
Q6. 실제로 어떻게 시작하나요?
A6. 두 가지 방법이 있다.
Docker로 실행 (1줄):
docker run -d -p 8000:8000 presenton/presenton브라우저에서 http://localhost:8000을 열면 바로 시작할 수 있다. ChatGPT 계정으로 로그인도 가능하다.
데스크탑 앱:
GitHub Releases에서 Mac, Windows, Linux용 설치 파일을 다운로드하면 된다. Docker 없이도 실행 가능하다.
첫 실행 후 설정에서 AI 제공자를 선택하고 API 키를 입력하면 끝이다. Ollama를 쓴다면 API 키 없이 로컬 모델만 설정하면 된다.
Q7. 어떤 사람에게 추천하나요?
A7. 이런 사람들에게 특히 의미 있다:
- 개발자와 기술 팀 — MCP 연동으로 개발 워크플로우 안에서 프레젠테이션 생성
- 보안이 중요한 조직 — 로컬 실행으로 데이터 유출 제로
- SaaS 구독에 지친 사람 — API 키만 있으면 되니 사용량 기반 과금
- 브랜드 커스텀이 필요한 팀 — 기존 PPTX에서 템플릿 추출 가능
- 온프레미스를 선호하는 조직 — Docker 1커맨드 배포, 클라우드 의존 없음
Railway나 DigitalOcean 원클릭 배포도 지원하니, 팀용으로 서버에 올려놓고 공유하는 것도 쉽다.
정리
Presenton은 “AI 프레젠테이션 도구”라는 카테고리에서 소유권과 제어권을 전면에 내세운 프로젝트다. 기능 자체는 Gamma나 Beautiful AI와 비슷하지만, 내 데이터가 내 손에 있고, 내가 선택한 AI 모델을 쓰고, 내가 만든 템플릿을 소유한다는 점이 근본적으로 다르다.
프레젠테이션을 자주 만들면서 SaaS에 대한 아쉬움이 있었다면, 한 번 로컬에 띄워서 써볼 만하다.
GitHub: github.com/presenton/presenton 웹사이트: presenton.ai