新着 Maple Local — プラットフォーム全体が、ひとつのバイナリに。

ソースコード公開のオブザーバビリティ。
あなたのために。 AIネイティブ。

OpenTelemetryで受け取るトレース、ログ、メトリクス。ClickHouse搭載で、数十億行を1秒未満でクエリ — AIエージェントに任せることも。

1.6K
GitHub
41.5B+
取り込んだトレース / 月
すべてのサービスを一目で。

次のチームに信頼されています

01 · シグナル

トレースを読む。

すべてのリクエストは、属性を保ったままのスパンツリー。行にカーソルを合わせれば、そこに何があったか分かります。

An 18-span API trace waterfall with nested application and SQL operations

ログを検索する。

OTLPから直接届く構造化ログ。深刻度、サービス、メッセージ、所要時間 — 数秒で検索できます。

Structured log search with severity facets and attribute filters

セッションを再生する。

クリック、ルート遷移、コンソール出力、失敗したリクエストまで。リプレイとスパンは同じセッションIDを共有します。

A browser session replay showing the recorded page and captured network requests

02 · インシデント

午前3時のアラートから、原因の一行まで。

4つの画面を貫くのは、ひとつのトレースID。つなぎ合わせる作業も、2つ目のツールも、開きっぱなしのタブも要りません。

  1. alert trace 4f9ac21e…8b7d40f2

    アラートは文脈を連れてくる。

    api-gatewayのエラー率が5%を超えた。アラートにはサービス名、超えたしきい値、サンプルトレースが載っています。数字だけ投げて終わりではありません。Slack、Discord、PagerDuty、任意のWebhookに配信できます。

    An alert rule with its threshold, evaluation window and firing history
  2. trace trace 4f9ac21e…8b7d40f2

    トレースは失敗したスパンで開く。

    失敗したリクエストは、属性がすべて残ったスパンツリーです。ツリーの末端にStripeへのリトライが3本、いずれもちょうど1.75秒でタイムアウトして赤く並びます。サンプリングによる欠落も、外れ値を隠す集計もありません。

    A span selected in the waterfall with its full attribute set open alongside
  3. logs trace 4f9ac21e…8b7d40f2

    ログはすでに紐づいている。

    失敗したスパンから、同じトレースIDのログへ直行。リトライ枯渇、コネクションプール20/20 — 裏付けがそこにあります。別の製品でもう一度検索する必要はありません。

    A log detail with linked trace and span IDs, correlated events and full resource attributes
  4. agent trace 4f9ac21e…8b7d40f2

    あるいは、3ステップすべてをエージェントに渡す。

    MapleはファーストクラスのMCPサーバーを備えています。Claude、Cursor、任意のMCPクライアントを向けるだけで、サービスを列挙し、トレースを検索し、エラーを見つけ、ソースを読み、修正案を出します。

    An MCP client walking the same incident — five tool calls from list_services to propose_fix, ending in a patch

03 · プラットフォーム

本来なら別々に買っていたもの、すべて。

メトリクス、サービスマップ、エラーのグルーピング、アラート、そしてMCPサーバー。プラットフォームはひとつ、インストルメンテーションもひとつ、請求書もひとつ。

01

メトリクスとダッシュボード

リクエスト数、エラー率、レイテンシのパーセンタイル。ウィジェットを自分で並べても、エージェントに提案させてもかまいません。

The metric explorer listing every metric with its type and cardinality
メトリクス & ダッシュボード
02

See dependencies move.

サービス間のリクエストの流れをリアルタイムに。ポストモーテムで再構成するはずだった連鎖が、最初から目の前にあります。

A focused service neighborhood showing API, database, and cache dependencies with live request flow
サービスカタログ & マップ
03

エラートラッキング

全サービスを横断して種類ごとにグルーピングされたエラー。推移、影響を受けたサービス、サンプルトレースが付いてきます。

Errors grouped by type with counts, affected services and last-seen times
エラートラッキング
04

コンテキスト付きのアラート

7種類のシグナルに対応し、深刻度、インシデント追跡、自動解決まで。Slack、Discord、PagerDuty、任意のWebhookへ。

Alert rules with severity, signal type and current state
05

AIとMCP

MCP対応クライアントなら、サービスの列挙、トレース検索、ソース参照、修正提案まで実行できます。オープンなプロトコルで、プラグインは不要です。

The MCP server page with endpoint and client setup
AI & MCP統合
06

クラウドをつなぐ

KubernetesはHelmチャート。PlanetScale、Cloudflareなどは OAuth のワンクリックで接続。

Kubernetes監視
04 · ソブリンティ

Your data, your instrumentation, your bill.

Mapleは、請求書のために最適化しないならこう作るはず、というオブザーバビリティバックエンドです。OpenTelemetryで受け取り、ClickHouseの速度で返す。ソースは常にGitHubに。

01 · Open source
ソースはFSL-1.1でGitHubに公開 — 各リリースは2年後にApache 2.0になります。全行を読み、フォークし、セキュリティレビューが求めるなら自社サーバーでセルフホストできます。
02 · OpenTelemetry native
OTLP straight in. No proprietary agent. The instrumentation you write today moves to anywhere OTel-compatible tomorrow.
03 · あなたの境界線
自分で運用しスケールさせるClickHouseに対して、Mapleを自社インフラ上で動かせます。テレメトリがネットワークの外に出る必要はありません。保持期間もデータの所在も、SaaSの固定枠ではなくあなたが決めます。
04 · Honest pricing
月額$39で各シグナル100 GBを含み、超過分は一律$0.30/GB。ホスト課金もシート課金もありません。料金ページと請求書は同じ数字を示します。

05 · ローカル

プラットフォーム全体が、ひとつのバイナリに。

Bunでコンパイルされた単一のmaple実行ファイル — OTLP受信、組み込みClickHouse、クエリAPI、ダッシュボードまでを含めて127.0.0.1で動きます。アカウント不要、クラウド不要、レート制限なし。

$ brew install Makisuo/tap/maple

または curl -fsSL https://maple.dev/cli/install | sh

local · 127.0.0.1:4318 LIVE
maple start
🍁 maple · local mode
listening on http://127.0.0.1:4318
OTLP/HTTP POST /v1/{traces,logs,metrics}
query POST /local/query
dashboard https://local.maple.dev
· bundled UI: pass --offline
data ~/.maple/data
pid 48213 · stop with maple stop
one binary · one port nothing leaves 127.0.0.1

06 · Kubernetes

The pod underneath the slow span.

Drop a Helm chart on your cluster. Kubelet, host, and kube-state metrics start flowing in. Every span your apps emit arrives carrying pod, node, and namespace, so a slow request lands you on the exact replica that served it.

ブラックボックスではないHelmチャート
maple-k8s-infraは端から端まで読める小さなHelmチャートです。pod単位のkubeletメトリクス、node単位のホストメトリクス、クラスター全体のkube-stateメトリクス、各nodeにOTLPレシーバーを配置。
podとスパンの結合
スパンにはk8s.pod.name、k8s.node.name、k8s.namespace.nameが付与されます。遅いトレースから、それを実行したpodとnodeへ直接ドリルダウン。
kube-stateメトリクス
Deployment、StatefulSet、DaemonSet、レプリカ数、podフェーズ。すべて標準のkube-state-metricsエクスポーター経由で収集。
$ helm install maple-k8s-infra maple/k8s-infra
pod heatmap · 192 pods · cluster cpu 44% LIVE
PODS 192
RUNNING 184
DEGRADED 6
FAILING 2
HOT >78% 11
default default 72
observability obs 32
kube-system kube-sys 40
ingress-nginx ingress 24
data data 24
CPU
0% 100% degraded failing

07 · Agents

Your AI agent reads it too.

Mapleはファーストクラスの MCPサーバーを同梱。対応エージェントはサービス一覧、トレース検索、エラー検出、修正提案が可能です。右のトランスクリプトは、エージェントが実行するツール呼び出しの流れをそのまま示したものです。

トレースだけでなく、コードまで読む
スパンの背後にあるソースファイルまで参照するので、提案される修正はあなたの実際のコードを指し示します。
書き込みもできる
イシューの担当、重大度の設定、修正の添付まで。読み取り専用のダッシュボードではありません。
OAuth対応、プラグイン不要
任意のMCPクライアントをエンドポイントに向けてサインインするだけ。オープンなプロトコルで、インストールは不要です。
mcp · agent session LIVE
> ask maple
list services that errored in the last 15m
→ list_services { window: "15m", filter: "errors > 0" }
← 3 services
paymentserrors142p992.4s recoserrors38p99840ms shippingerrors6p99320ms
> investigate payments
→ find_errors { service: "payments", window: "15m" }
← 1 issue
stripe.charge declined  ·  142 events  ·  98 users
→ error_detail { issue_id: "iss_8a91" }
← root cause: idempotency key collision
sample trace: trace_9f3c · order 8421
→ propose_fix { issue: "iss_8a91", fix: "scope idempotency_key by user_id" }
← fix attached. opened pr#412.
4 tool calls · 4.2s https://api.maple.dev/mcp
08 · The bill

請求書を、1行ずつ。

定価ベースで並べて比較。財務チームが聞いてくる質問に、聞かれる前に答えます。

Line item Maple Datadog New Relic Grafana Cloud
Per-host fee None $15+ / host / mo Bundled in plan Bundled in plan
Per-seat fee None Enterprise tier $99 / full-user / mo $8+ / active-user / mo
Ingest pricing $0.30 / GB ingested $1.27 / M events $0.30 / GB $0.50 / M lines
Default retention 30d default · custom 15d default 30d default 14d default
OpenTelemetry support Native Partial (custom agent) Yes Yes
License FSL-1.1 → Apache 2.0 Proprietary Proprietary AGPL components
Self-host option Supported No No OSS components
MCP / agent surface First-class Yes Yes Yes

競合セルは公開定価の要約です — 最新の数字は各ベンダーの料金ページでご確認ください。Mapleのレートは公表されている一律GB単価です。月額コストの試算には計算ツールをご利用ください。

09 · 料金

自分で値付けするなら、こうなる。

ホスト単位の課金なし。シート単位の課金なし。料金ページと請求書に、同じ数字が並びます。

Startup 14日間無料トライアル
$39 /month

すべての機能が含まれます。

$0
ホスト単位
$0
シート単位
$0
クエリ単位
14日間の無料トライアルを開始

14日間無料 · いつでもキャンセル可 · 開始にはカードが必要

毎月含まれるデータ
ログ
100 GB
超過分 $0.30 / GB
トレース
100 GB
超過分 $0.30 / GB
メトリクス
100 GB
超過分 $0.30 / GB
Browser Sessions
5,000
超過分 $0.002 / セッション

30日間の保持 · プライベートチャネルサポート · 無制限のダッシュボード · 高度なアラート · MCPサーバー · AIチャット · AIエラートリアージ · フルAPIアクセス

請求額を試算 →
エンタープライズ

大容量、カスタム保持期間、優先サポート。

OpenTelemetryがサポートするすべての言語に対応

FAQ

よくある質問

Mapleとは何ですか?
Mapleは、トレース・ログ・メトリクスのためのオブザーバビリティプラットフォームです。OpenTelemetryを基盤とし、ClickHouseをバックエンドに採用しています。分散システムのテレメトリをリアルタイムで収集・可視化・クエリできます。MCP経由でAIエージェントに任せることもできます。
Mapleはオープンソースですか?
MapleのソースはGitHub上でFunctional Source License(FSL-1.1)のもとに公開されています。すべてのコードを読み、フォークし、セルフホストできます。各リリースは公開から2年後にApache 2.0になります。データもインストルメンテーションもあなたのものです。自分で運用することも、ホスト版を使うこともできます。
MapleはOpenTelemetryネイティブですか?
はい。Mapleはベンダー中立のオープン標準であるOpenTelemetryを基盤に構築されています。独自エージェントもロックインもありません。すでにOpenTelemetryのデータを送出しているなら、コードを書き換えることなくMapleへ向けるだけです。
Mapleの料金はどうなっていますか?
Startupプランは月額39ドルで、ログ・トレース・メトリクスがそれぞれ100 GBまで含まれます。超過分は一律1 GBあたり0.30ドルです。ホスト単位・シート単位の課金はありません。Enterpriseプランではカスタムの容量と保持期間に対応します。
MapleはAIエージェントと連携できますか?
はい。MapleはファーストクラスのMCP(Model Context Protocol)サーバーを備えています。対応するAIエージェントは、サービス一覧の取得、トレース検索、エラーの特定、修正案の提示を、テレメトリに対して直接実行できます。
Mapleをセルフホストできますか?
はい。MapleのソースはFSL-1.1(各リリースは2年後にApache 2.0になります)で公開されており、自社インフラでセルフホストできます。マネージドを好むチームにはクラウドプランもあります。

Run it yourself.

14日間の無料トライアル。カード登録が必要ですが、期間終了までは課金されません。セルフホストにも対応しており、`maple start` にはアカウントすら要りません。