프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

SMB Sandbox

제작자: teamshift-io버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.teamshift-io/sandbox-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 teamshift-io 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2972개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2972개 중 46%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2972개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

SMB Sandbox, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 34일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

MCP YouTube Transcript

제작자: jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

내 컴퓨터에서 실행★ 495MIT10일 전 업데이트
설치

Google Analytics MCP

제작자: surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

내 컴퓨터에서 실행★ 244MIT9일 전 업데이트
설치

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

클라우드에서 실행★ 137MIT10일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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.

PopNx에게 묻기