¿Qué es iKnow?
Desde macOS 13, dos procesos en segundo plano, knowledgeconstructiond e intelligenceplatformd, construyen un grafo de conocimiento sobre el dueño del Mac: a quién conoces, cómo decidió el sistema qué relación tienen contigo, a quién escribes, qué caras se repiten en tus fotos. Según el análisis de the Eighth Rank, vive en ~/Library/IntelligencePlatform como 51 bases de datos SQLite en texto plano; la principal es un almacén de tripletas con 181 clases de entidad y 278 predicados, construido a partir de Contactos, Calendario, Fotos, Mensajes, Mail y otras fuentes. Apple casi no documenta nada de esto.
iKnow abre ese almacén y lo muestra en tu navegador: qué se registró, qué se infirió y con qué confianza, y qué otras partes del sistema lo leen. Es un único servidor en Python con la biblioteca estándar, sin dependencias. Lee el grafo y las cuatro fuentes con las que lo cruza (Mensajes, Fotos, Calendario y Contactos) en su sitio, con cada base de datos abierta en solo lectura. Un archivo MANUAL_FOR_YOUR_AGENT.md explica las mismas tablas a Claude Code o Codex para hacer preguntas en lenguaje natural.
¿Merece la pena iKnow?
El valor de iKnow es que muestra algo que nadie más enseña. Apple incluye una página de manual de una línea para el proceso que construye el grafo y ninguna explicación para el usuario de lo que infiere, así que un visor que expone a quién cree tu Mac que es tu familia, y por qué, es útil para usuarios preocupados por su privacidad y para periodistas. Los investigadores de the Eighth Rank publicaron su análisis el 28 de octubre de 2026; el 13 de noviembre el repositorio tenía 605 estrellas, 28 forks y cuatro commits, el último del 8 de noviembre.
El diseño de seguridad es sensato para lo que toca. El servidor escucha en 127.0.0.1 sin opción para cambiarlo, cada página y endpoint exige un token aleatorio que se imprime al arrancar, una Content-Security-Policy bloquea las peticiones fuera de la máquina y cada conexión a una base de datos se abre en solo lectura. El README dice que no se escribe ni se registra nada. El token deja fuera a otras cuentas y a páginas web en el mismo Mac, pero el README advierte que no es un sandbox frente a un programa que ya se ejecuta con tu usuario.
El permiso que necesita es lo delicado. El terminal desde el que lo lanzas debe tener Acceso total al disco, que cubre también todo lo demás que ejecutes desde ese terminal, no solo iKnow. El README te pide desactivarlo después de cada sesión, y el servidor te lo recuerda al parar. El manual para agentes es la vía más arriesgada: a diferencia del servidor, un agente envía lo que lee a su proveedor de modelo, y el manual le indica que te pregunte antes.
La pega: solo está probado en macOS 26.6.2, 26.7.1 y 27.0.1, con algunas páginas incompletas en 27, y Apple cambia estos almacenes entre versiones. El propio README dice que la herramienta está generada por completo con LLM y puede no ser 100% precisa, así que toma su interpretación de una columna como una lectura, no como documentación de Apple.
Nuestra opinión: ejecútalo una vez, mira lo que tu Mac ha inferido sobre la gente que te rodea y luego retira el permiso; es una herramienta de inspección, no algo para dejar en marcha.
Dónde se gana su sitio
Una usuaria de Mac preocupada por su privacidad
Ver qué ha decidido mi Mac sobre mi familia y mis contactos cercanos
Clona el repositorio, da Acceso total al disco a Terminal, ejecuta `python3 server.py` y abre el enlace que imprime. Las páginas listan personas, relaciones inferidas y su confianza. No cuesta nada; desactiva el permiso después.
Un periodista de tecnología que investiga la IA en el dispositivo
Documentar con pruebas lo que Apple Intelligence infiere en local
Ejecuta iKnow en un Mac de pruebas, o apunta `--bundle` a una copia extraída de los almacenes, y cita las tablas que lee. Sus interpretaciones están escritas por un LLM, así que contrasta las columnas clave directamente en los archivos SQLite.
Una desarrolladora que usa Claude Code en su propio Mac
Hacer preguntas sencillas sobre el grafo sin aprender su esquema
Da al agente MANUAL_FOR_YOUR_AGENT.md y pregúntale quién cree el Mac que es tu familia. El agente necesita el mismo Acceso total al disco y envía lo que lee a su proveedor, algo que el manual le obliga a confirmar primero.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- `git clone` y después `python3 server.py`; la app de terminal necesita Acceso total al disco y reiniciarse por completo. Al arrancar imprime ok o DENY junto a cada almacén.
- Integraciones
- Lee ~/Library/IntelligencePlatform además de Mensajes, Fotos, Calendario y Contactos; incluye un manual para Claude Code, Codex o cualquier agente con shell.
- Datos y privacidad
- Todo se queda en el Mac: solo loopback, conexiones de solo lectura a las bases de datos, un token nuevo en cada arranque y, según el README, nada escrito ni registrado.
- Límites
- Probado solo en macOS 26.6.2, 26.7.1 y 27.0.1; algunas páginas están incompletas en macOS 27; las interpretaciones las genera un LLM y pueden ser erróneas.
Lo bueno
- Muestra relaciones inferidas y niveles de confianza que Apple no enseña
- Solo loopback, con token y estrictamente de solo lectura
- Sin dependencias aparte de Python 3
- El manual para agentes pregunta antes de enviar datos del grafo a un proveedor de modelo
Lo malo
- Necesita Acceso total al disco para el terminal desde el que se lanza
- Probado en tres versiones de macOS; en otras puede fallar alguna página
- Se describe como generado por completo con LLM y posiblemente impreciso
- Proyecto diminuto con cuatro commits
Ideal para
Usuarios de Mac, investigadores de privacidad y periodistas que quieren ver qué ha inferido macOS sobre ellos y sobre las personas de sus contactos.
Alternativas a iKnow
iKnow: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena iKnow?
- iKnow es una ventana pequeña y cuidadosa a datos que tu Mac nunca te dice que guarda, y merece veinte minutos a quien sienta curiosidad por el perfilado local de Apple, siempre que vuelvas a desactivar el Acceso total al disco al terminar. Le damos un 3.6 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta iKnow?
- Gratuito y de código abierto (Apache-2.0).
- ¿Qué inconvenientes tiene iKnow?
- Necesita Acceso total al disco para el terminal desde el que se lanza; probado en tres versiones de macOS; en otras puede fallar alguna página; se describe como generado por completo con LLM y posiblemente impreciso; proyecto diminuto con cuatro commits.
- ¿Para quién es iKnow?
- Usuarios de Mac, investigadores de privacidad y periodistas que quieren ver qué ha inferido macOS sobre ellos y sobre las personas de sus contactos.
- ¿Es iKnow seguro para los datos de la empresa?
- Todo se queda en el Mac: solo loopback, conexiones de solo lectura a las bases de datos, un token nuevo en cada arranque y, según el README, nada escrito ni registrado.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a iKnow?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son screenpipe.
Respuestas comprobadas el 13 nov 2026.