신규 Maple Local — 플랫폼 전체가 하나의 바이너리로.

소스 공개 옵저버빌리티.
당신을 위해. AI 네이티브.

OpenTelemetry로 받는 트레이스, 로그, 메트릭. ClickHouse 기반으로 수십억 행을 1초 미만으로 쿼리 — 또는 AI 에이전트에게 맡기세요.

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1.6K
GitHub
41.5B+
수집된 트레이스 / 월
모든 서비스를 한눈에.
The Maple overview dashboard — request volume, error rate and latency across every service

다음 팀들이 신뢰합니다

HazelSakuraGymscoreSuperwallHypen

01 · 시그널

트레이스를 읽으세요.

모든 요청은 속성이 그대로 남은 스팬 트리입니다. 행 위에 커서를 올리면 무엇이 담겼는지 보입니다.

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

로그를 검색하세요.

OTLP에서 바로 오는 구조화 로그. 심각도, 서비스, 메시지, 소요 시간 — 몇 초 만에 검색됩니다.

Structured log search with severity facets and attribute filters

세션을 재생하세요.

클릭, 라우트 이동, 콘솔 출력, 실패한 요청까지. 리플레이와 스팬은 하나의 세션 ID를 공유합니다.

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

02 · 인시던트

새벽 3시의 알림에서 원인이 된 한 줄까지.

네 개의 화면을 하나의 트레이스 ID가 관통합니다. 이어 붙일 일도, 두 번째 도구도, 열어둔 걸 잊은 탭도 없습니다.

  1. alert trace 4f9ac21e…8b7d40f2

    알림은 맥락과 함께 도착합니다.

    api-gateway의 오류율이 5%를 넘었습니다. 알림에는 서비스, 넘어선 임계값, 샘플 트레이스가 담깁니다. 숫자 하나 던지고 끝나지 않습니다. Slack, Discord, PagerDuty 또는 임의의 웹훅으로 보낼 수 있습니다.

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

    트레이스는 실패한 스팬에서 열립니다.

    실패한 요청은 모든 속성이 남아 있는 스팬 트리입니다. 트리 아래쪽에 Stripe 재시도 세 건이 각각 정확히 1.75초에 타임아웃되어 붉게 놓여 있습니다. 샘플링 누락도, 이상치를 가리는 집계도 없습니다.

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

    로그는 이미 연결되어 있습니다.

    실패한 스팬에서 같은 트레이스 ID의 로그로 바로 이동합니다. 재시도 소진, 커넥션 풀 20/20 — 확인이 거기 있습니다. 다른 제품에서 다시 검색할 필요가 없습니다.

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

    아니면 세 단계 전부를 에이전트에게 맡기세요.

    Maple은 일급 MCP 서버를 제공합니다. Claude, Cursor 또는 임의의 MCP 클라이언트를 연결하면 서비스를 나열하고, 트레이스를 검색하고, 오류를 찾고, 소스를 읽고, 수정을 제안합니다.

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

03 · 플랫폼

따로 사야 했을 나머지 전부.

메트릭, 서비스 맵, 오류 그룹화, 알림, 그리고 MCP 서버. 플랫폼 하나, 계측 하나, 청구서 하나.

01

메트릭과 대시보드

요청 수, 오류율, 지연 백분위. 위젯을 직접 배치하거나 에이전트에게 구성을 제안받으세요.

The metric explorer listing every metric with its type and cardinality
메트릭 & 대시보드 →
02

See dependencies move.

서비스 사이의 요청 흐름을 실시간으로. 사후 분석에서야 재구성했을 연쇄가 처음부터 눈앞에 있습니다.

A focused service neighborhood showing API, database, and cache dependencies with live request flow
서비스 카탈로그 & 맵 →
03

오류 추적

모든 서비스에 걸쳐 유형별로 묶인 오류. 추이, 영향받은 서비스, 샘플 트레이스가 함께 붙습니다.

Errors grouped by type with counts, affected services and last-seen times
에러 추적 →
04

컨텍스트가 붙어 있는 알림

일곱 가지 시그널 유형에 심각도, 인시던트 추적, 자동 해제까지. Slack, Discord, PagerDuty 또는 임의의 웹훅으로.

Alert rules with severity, signal type and current state
05

AI와 MCP

MCP 호환 클라이언트라면 서비스 나열, 트레이스 검색, 소스 조회, 수정 제안까지 가능합니다. 개방형 프로토콜이며 플러그인이 필요 없습니다.

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

클라우드 연결

Kubernetes는 Helm 차트로. PlanetScale, Cloudflare 등은 OAuth 한 번으로 연결됩니다.

Kubernetes 모니터링 →
04 · 주권

Your data, your instrumentation, your bill.

Maple은 청구서를 위해 최적화하지 않는다면 직접 만들었을 법한 옵저버빌리티 백엔드입니다. OpenTelemetry로 받고, ClickHouse 속도로 응답하며, 소스는 언제나 GitHub에 있습니다.

01 · Open source
소스는 FSL-1.1로 GitHub에 공개 — 각 릴리스는 2년 후 Apache 2.0이 됩니다. 모든 코드를 읽고, 포크하고, 보안 검토가 요구한다면 자체 서버에서 셀프 호스팅하세요.
02 · OpenTelemetry native
OTLP straight in. No proprietary agent. The instrumentation you write today moves to anywhere OTel-compatible tomorrow.
03 · 당신의 경계
직접 운영하고 확장하는 ClickHouse를 대상으로, Maple을 자체 인프라에서 실행하세요. 텔레메트리가 네트워크 밖으로 나갈 이유가 없습니다. 보존 기간과 데이터 소재는 고정된 SaaS 정책이 아니라 여러분이 정합니다.
04 · Honest pricing
월 $39에 시그널당 100 GB 포함, 초과분은 일률 $0.30/GB. 호스트 요금도 시트 요금도 없습니다. 가격 페이지와 청구서의 숫자가 같습니다.
Read the source Why OpenTelemetry See the calculator

05 · 로컬

플랫폼 전체가 하나의 바이너리로.

Bun으로 컴파일된 단일 maple 실행 파일 — OTLP 수집, 내장 ClickHouse, 쿼리 API, 대시보드까지 127.0.0.1에서 동작합니다. 계정도, 클라우드도, 속도 제한도 없습니다.

$ brew install Makisuo/tap/maple

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

문서 읽기 → GitHub에서 보기 1.6K
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.

블랙박스가 아닌 Helm 차트
maple-k8s-infra는 처음부터 끝까지 읽을 수 있는 작은 Helm 차트입니다.
pod와 스팬을 결합
스팬에는 k8s.pod.name, k8s.node.name, k8s.namespace.name이 포함됩니다.
kube-state 메트릭
Deployment, StatefulSet, DaemonSet, 레플리카 수, pod 단계. 
$ helm install maple-k8s-infra maple/k8s-infra
Kubernetes monitoring → Read the Helm chart
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.

Maple은 퍼스트클래스 MCP 서버를 내장합니다. 호환 에이전트는 서비스 목록 조회, 트레이스 검색, 에러 탐지, 수정 제안을 할 수 있습니다. 오른쪽 트랜스크립트는 에이전트가 실행하는 도구 호출 과정을 그대로 보여줍니다.

트레이스만이 아니라 코드까지 읽습니다
스팬 뒤에 있는 소스 파일까지 가져오므로, 제안되는 수정이 실제 코드를 가리킵니다.
쓰기도 합니다
이슈 담당, 심각도 설정, 수정 첨부까지. 읽기 전용 대시보드가 아닙니다.
OAuth, 플러그인 불필요
MCP 클라이언트를 엔드포인트로 향하게 하고 로그인하면 끝. 개방형 프로토콜이라 설치할 것이 없습니다.
AI & MCP 통합
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

청구서를 한 줄씩.

정가 기준으로 나란히 비교. 재무팀이 물어볼 질문에 미리 답합니다.

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

경쟁사 셀은 공개 정가 요약입니다 — 최신 숫자는 각 벤더의 가격 페이지에서 확인하세요. Maple 요금은 공표된 일률 GB 단가입니다. 월 비용 추정은 계산기를 이용하세요.

Pricing calculator → Full vs Datadog Full vs Grafana Cloud Full vs New Relic Full vs Dash0

09 · 요금

직접 값을 매긴다면 이렇게.

호스트당 비용 없음. 좌석당 비용 없음. 요금 페이지와 청구서에 같은 숫자가 적힙니다.

Startup 14일 무료 체험
$39 /month

모든 기능이 포함됩니다.

$0
호스트당
$0
좌석당
$0
쿼리당
14일 무료 체험 시작

14일 무료 · 언제든 취소 · 시작 시 카드 필요

매월 포함
로그
100 GB
초과분 $0.30 / GB
트레이스
100 GB
초과분 $0.30 / GB
메트릭
100 GB
초과분 $0.30 / GB
Browser Sessions
5,000
초과분 $0.002 / 세션

30일 보존 · 전용 채널 지원 · 무제한 대시보드 · 고급 알림 · MCP 서버 · AI 채팅 · AI 오류 분류 · 전체 API 액세스

청구액 추정 →
엔터프라이즈

대용량, 맞춤 보존 기간, 우선 지원.

$2,000부터 창업자와 상담 →

OpenTelemetry가 지원하는 모든 언어와 호환

FAQ

자주 묻는 질문

Maple은 무엇인가요?
Maple은 트레이스, 로그, 메트릭을 위한 옵저버빌리티 플랫폼입니다. OpenTelemetry를 기반으로 하고 ClickHouse를 백엔드로 사용합니다. 분산 시스템의 텔레메트리를 실시간으로 수집하고 시각화하고 조회할 수 있으며, MCP를 통해 AI 에이전트에게 맡길 수도 있습니다.
Maple은 오픈소스인가요?
Maple의 소스는 GitHub에 Functional Source License(FSL-1.1)로 공개되어 있습니다. 모든 코드를 읽고, 포크하고, 직접 호스팅할 수 있습니다. 각 릴리스는 공개 2년 후 Apache 2.0이 됩니다. 데이터와 계측은 모두 여러분의 것이며, 직접 운영하거나 호스팅 버전을 사용할 수 있습니다.
Maple은 OpenTelemetry 네이티브인가요?
네. Maple은 벤더 중립적인 개방형 표준인 OpenTelemetry 위에 구축되었습니다. 독자 에이전트도 락인도 없습니다. 이미 OpenTelemetry 데이터를 내보내고 있다면, 코드를 다시 계측하지 않고 Maple로 보내기만 하면 됩니다.
Maple의 가격은 어떻게 되나요?
Startup 플랜은 월 39달러이며 로그, 트레이스, 메트릭이 각각 100GB씩 포함됩니다. 이후에는 GB당 0.30달러 정액입니다. 호스트당 또는 좌석당 비용은 없습니다. Enterprise 플랜은 맞춤 용량과 보존 기간을 제공합니다.
Maple은 AI 에이전트와 함께 동작하나요?
네. Maple은 일급 MCP(Model Context Protocol) 서버를 제공합니다. 호환되는 AI 에이전트는 서비스 목록 조회, 트레이스 검색, 오류 탐색, 수정 제안을 텔레메트리에 직접 수행할 수 있습니다.
Maple을 셀프 호스팅할 수 있나요?
네. Maple의 소스는 FSL-1.1(각 릴리스는 2년 후 Apache 2.0이 됩니다)로 공개되어 있으며 자체 인프라에서 셀프 호스팅할 수 있습니다. 관리형을 선호하는 팀을 위한 클라우드 플랜도 있습니다.

Run it yourself.

14일 무료 체험. 카드 등록이 필요하지만 기간이 끝날 때까지 청구되지 않습니다. 셀프 호스팅도 지원하며, `maple start` 는 계정조차 필요 없습니다.

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