Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

SMB Sandbox

von teamshift-ioVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.teamshift-io/sandbox-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Mock small-business CRM, inbox, calendar, invoicing and phone tools for testing AI agents safely.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Entwicklertools

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "sandbox": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@teamshift/sandbox-mcp",
        "--industry",
        "home-services",
        "--seed",
        "42"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add sandbox -- npx -y @teamshift/sandbox-mcp --industry home-services --seed 42

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "sandbox": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@teamshift/sandbox-mcp",
        "--industry",
        "home-services",
        "--seed",
        "42"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "sandbox": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@teamshift/sandbox-mcp",
        "--industry",
        "home-services",
        "--seed",
        "42"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto teamshift-io bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 4907 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 55 % der anderen 4907 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 4907 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist SMB Sandbox sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 35 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 4 Tagen
Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 16 Tagen
Installieren

Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

sandbox-mcp

sandbox-mcp is an open-source set of mock small-business MCP servers — CRM, inbox, calendar, invoicing and phone — backed by a realistic fictional company, so you can test AI agents end-to-end without touching real customer accounts.

Point Claude, Cursor, VS Code or any Model Context Protocol client at it and your agent gets a believable business to operate: leads waiting for a reply, quotes nobody followed up on, a duplicate contact, an overdue invoice, an unmatched check. Every change is validated like a real system would, recorded in an audit log, and stays inside the process. "Sending" an email or SMS only writes to an outbox.

Quickstart

npx @teamshift/sandbox-mcp --industry home-services

That starts an MCP server over stdio with a generated home-services company (seed 42, so it is the same company every time). Other industries: dental-clinic, marketing-agency.

npx @teamshift/sandbox-mcp --industry dental-clinic --seed 7 --toolsets crm,inbox --state-out run.json

Connect your MCP client

Claude Code
claude mcp add sandbox -- npx -y @teamshift/sandbox-mcp
Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "sandbox": { "command": "npx", "args": ["-y", "@teamshift/sandbox-mcp", "--industry", "home-services"] } } }

Cursor

Add to .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "sandbox": { "command": "npx", "args": ["-y", "@teamshift/sandbox-mcp", "--industry", "home-services"] } } }

VS Code

Add to .vscode/mcp.json:

{

"servers": { "sandbox": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@teamshift/sandbox-mcp", "--industry", "home-services"] } } }

Then try a prompt like: *"Check the inbox and the call log, reply to anything urgent, and make sure every open deal has a next step."*

CLI options

OptionDefaultDescription
--industry home-serviceshome-services, dental-clinic or marketing-agency
--seed 42Same seed, same company, byte for byte
--size mediumsmall, medium or large
--messiness 1Multiplier for injected data problems; 0 gives clean data
--data Load a dataset JSON (e.g. from @teamshift/fake-business) instead of generating
--toolsets allComma list of crm,inbox,calendar,invoicing,phone,admin
--expose-answersoffExpose ground-truth anomalies as the sandbox://anomalies resource
--state-out Write final dataset + audit log + outbox JSON on exit and on admin_save_state
--http Serve Streamable HTTP at http://127.0.0.1: /mcp instead of stdio

Logs go to stderr only, so stdout stays a clean MCP channel.

Tools

All tools are prefixed by system, take zod-validated input, return compact JSON, and carry MCP tool annotations (readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint: false). Failures come back as tool errors with an actionable message (for example failed_precondition: Cannot move deal from "new" to "won". Allowed: qualified, quote-sent, lost.), never as a crash.

ToolsetTools
crmcrm_search_contacts, crm_get_contact, crm_create_contact, crm_update_contact, crm_merge_contacts, crm_list_customers, crm_get_customer, crm_list_employees, crm_list_leads, crm_update_lead, crm_list_deals, crm_get_deal, crm_update_deal, crm_list_quotes, crm_send_quote, crm_follow_up_quote, crm_list_tasks, crm_create_task, crm_complete_task
inboxinbox_list_threads, inbox_get_thread, inbox_send_email, inbox_send_sms, inbox_mark_thread_read
calendarcalendar_list_jobs, calendar_get_job, calendar_schedule_job, calendar_reschedule_job, calendar_cancel_job, calendar_complete_job
invoicinginvoicing_list_invoices, invoicing_get_invoice, invoicing_create_invoice, invoicing_send_reminder, invoicing_void_invoice, invoicing_record_payment, invoicing_list_payments, invoicing_match_payment
phonephone_list_calls, phone_log_call
adminadmin_get_company_policies, admin_get_company, admin_get_audit_log, admin_reset, admin_save_state, admin_advance_clock

Resources: sandbox://company, sandbox://policies, and sandbox://anomalies (only with --expose-answers, so the answers never leak to an agent under test).

Business rules it enforces
  • Foreign keys must exist; money is integer cents; dates are YYYY-MM-DD.
  • Deal stages follow the pipeline (new → qualified → quote-sent → negotiation → won/lost); won is final, lost needs a reason and can be reopened.
  • No payments on void, draft or fully paid invoices, and no overpayment. Invoices with payments cannot be voided.
  • Unmatched payments can only be matched to an invoice of the same customer.
  • Jobs cannot double-book a technician (unless allowOverlap), and rescheduling updates the job's times.
  • Email and SMS need a valid address or number, so missing contact info surfaces as a real error.
  • Messaging or calling a lead's contact records the first response on the lead.
  • A simulated clock starts at 09:00 company time on the dataset's "today" and advances one minute per change, so timestamps are deterministic.

Grading an agent

Run your agent against the sandbox with --state-out, then score the end state, not the transcript:

npx @teamshift/sandbox-mcp --industry home-services --seed 42 --toolsets crm,inbox,calendar,invoicing,phone --state-out run.json

run.json contains:

  • dataset: the final state of every record (same schema as @teamshift/fake-business), including new events.
  • audit: every attempted change in order: { seq, at, tool, input, result: "ok" | "error", error?, changedIds }.
  • outbox: every email and SMS the agent "sent".

Compare dataset against the ground-truth anomalies from the original dataset (for example: was the duplicate contact merged, was the unmatched payment applied, did every stale deal get a nextAction?), and use audit to penalize errors, destructive actions or policy violations. Leave out the admin toolset so the agent cannot reset its own run.

Use the store directly in code

The same engine is exported as a typed library, which is how reference solutions and verifiers run:

import { generate } from "@teamshift/fake-business";

import { SandboxStore } from "@teamshift/sandbox-mcp";

const store = new SandboxStore(generate({ industry: "home-services", seed: 42 })); for (const quote of store.listQuotes({ notFollowedUp: true, limit: 100 }).items) { store.followUpQuote({ quoteId: quote.id, body: "Just checking in on your quote. Any questions?" }); } console.log(store.audit().length, store.outbox().length); const finalState = store.snapshot();

You can also embed the MCP server in your own process with createSandboxServer(store, { toolsets, exposeAnswers }) and any SDK transport.

FAQ

How do I test an MCP agent safely?

Give it a sandbox instead of production credentials. sandbox-mcp exposes the same kinds of tools a real CRM, inbox, calendar, invoicing and phone system would, over a fictional company, with no network access and no real accounts. Run the agent, save the state with --state-out, and check what it changed.

Does it send real emails?

No. Nothing leaves the process. inbox_send_email, inbox_send_sms, crm_follow_up_quote and invoicing_send_reminder append an outbound message to the thread and to the outbox, and all addresses use the reserved .example domain and 555-01xx numbers.

How do I reset the sandbox?

Call the admin_reset tool (the audit log is kept and records the reset, so graders can see it), or restart the server. The same --industry and --seed always regenerate the identical company. In code, call store.reset().

Where does the data come from?

From @teamshift/fake-business, a deterministic generator for realistic fictional small businesses, with labeled anomalies for scoring. You can also pass your own dataset with --data.

Can the agent see the answers?

Not by default. The ground-truth anomalies are only exposed as a resource with --expose-answers; they are always included in --state-out files for graders.

Does it support Streamable HTTP?

Yes: --http 8787 serves stateless Streamable HTTP at http://127.0.0.1:8787/mcp. All requests share one sandbox state.

License

Apache-2.0


Built by TeamShift — AI workers for small-business operations.

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