MCP YouTube Transcript
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Mock small-business CRM, inbox, calendar, invoicing and phone tools for testing AI agents safely.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
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 42프로젝트의 .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.
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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 teamshift-io 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 34일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos
GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.
AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.
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
claude mcp add sandbox -- npx -y @teamshift/sandbox-mcp
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "sandbox": { "command": "npx", "args": ["-y", "@teamshift/sandbox-mcp", "--industry", "home-services"] } } }
Add to .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "sandbox": { "command": "npx", "args": ["-y", "@teamshift/sandbox-mcp", "--industry", "home-services"] } } }
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."*
| Option | Default | Description |
|---|---|---|
--industry | home-services | home-services, dental-clinic or marketing-agency |
--seed | 42 | Same seed, same company, byte for byte |
--size | medium | small, medium or large |
--messiness | 1 | Multiplier for injected data problems; 0 gives clean data |
--data | Load a dataset JSON (e.g. from @teamshift/fake-business) instead of generating | |
--toolsets | all | Comma list of crm,inbox,calendar,invoicing,phone,admin |
--expose-answers | off | Expose 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.
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.
| Toolset | Tools |
|---|---|
crm | crm_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 |
inbox | inbox_list_threads, inbox_get_thread, inbox_send_email, inbox_send_sms, inbox_mark_thread_read |
calendar | calendar_list_jobs, calendar_get_job, calendar_schedule_job, calendar_reschedule_job, calendar_cancel_job, calendar_complete_job |
invoicing | invoicing_list_invoices, invoicing_get_invoice, invoicing_create_invoice, invoicing_send_reminder, invoicing_void_invoice, invoicing_record_payment, invoicing_list_payments, invoicing_match_payment |
phone | phone_list_calls, phone_log_call |
admin | admin_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).
YYYY-MM-DD.new → qualified → quote-sent → negotiation → won/lost); won is final, lost needs a reason and can be reopened.allowOverlap), and rescheduling updates the job's times.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.
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.
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.
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.
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().
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.
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.
Yes: --http 8787 serves stateless Streamable HTTP at http://127.0.0.1:8787/mcp. All requests share one sandbox state.
Apache-2.0
Built by TeamShift — AI workers for small-business operations.