프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

A2CR

제작자: a2cr버전 0.1.8i★ 2i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.a2cr/a2cr-mcp

설치 방법

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Save AI-agent handoff checkpoints, WorkStash notes, and WorkThreads in a local A2CR workspace.

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: 문서, 시트 및 사무 업무

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 2/2 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

A2CR 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. A2CR에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    키 받는 방법은 아래 제작자 README에 있어요

  3. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "a2cr": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "a2cr-mcp"
          ],
          "env": {
            "A2CR_LOCAL_DB": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude를 끄고 다시 열기

  6. 해 보기

    A2CR을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 A2CR을 쓰고 있다고 하거나 답에 A2CR 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 A2CR에 연결할 수 없어요

A2CR는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · A2CR에 연결되는 앱 쓰기

  • A2CR 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • A2CR 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • A2CR 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • A2CR 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 문서, 시트 및 사무 업무에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

A2CR 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. A2CR에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    키 받는 방법은 아래 제작자 README에 있어요

  3. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  4. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add a2cr --env A2CR_LOCAL_DB=your-value -- uvx a2cr-mcp

    Enter 전에 “your-value”를 내 키로 바꾸세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Claude Code에서 /mcp 입력

    A2CR이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  6. 해 보기

    A2CR을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 A2CR을 쓰고 있다고 하거나 답에 A2CR 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

A2CR 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. A2CR에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    키 받는 방법은 아래 제작자 README에 있어요

  3. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    A2CR 설정에서 A2CR_LOCAL_DB가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    A2CR을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 A2CR을 쓰고 있다고 하거나 답에 A2CR 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

A2CR 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 가입, 비용이 들 수 있음) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. A2CR에 가입하고 키 만들기

    제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 비용이 들 수 있어요.

    키 받는 방법은 아래 제작자 README에 있어요

  3. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  4. 키 입력

    A2CR 설정에서 A2CR_LOCAL_DB가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

    키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

  5. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    A2CR을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 A2CR을 쓰고 있다고 하거나 답에 A2CR 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? A2CR을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add a2cr --env A2CR_LOCAL_DB=your-value -- uvx a2cr-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "a2cr": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "a2cr-mcp"
      ],
      "env": {
        "A2CR_LOCAL_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "a2cr": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "a2cr-mcp"
      ],
      "env": {
        "A2CR_LOCAL_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "a2cr": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "a2cr-mcp"
      ],
      "env": {
        "A2CR_LOCAL_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

  • A2CR_LOCAL_DB env
    Optional path for the local A2CR SQLite database. Leave unset to use the OS default app-data location.

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

한눈에 보기

주간 다운로드i
122/주
라이선스i
라이선스 표시 없음
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.1.8
레지스트리 공개i
2026년 7월 1일
코드 마지막 변경i
2026년 10월 2일
제작자
a2cr
패키지
pypi: a2cr-mcp
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

모든 앱과 장단점 →

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 11일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 a2cr 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 40일 전

  • … 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

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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문서, 시트 및 사무 업무 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 3735개 중 86%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 3735개 중 15%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 3735개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

A2CR, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 2개 중 2개를 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 40일 전 변경됐고, 최신 버전(0.1.8)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Puter MCP, XcodeBuildMCP, XcodeBuildMCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

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

Puter MCP

Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more

제작자: HeyPuter널리 사용됨★ 4.4만5개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ puter.com

XcodeBuildMCP

XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.

제작자: getsentry널리 사용됨↓ 13만/주★ 6.6천4개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행✓ xcodebuildmcp.com

XcodeBuildMCP

XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.

제작자: cameroncooke널리 사용됨↓ 13만/주★ 6.6천14개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

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

A2CR

A2CR is an open-source local MCP workspace for AI agent handoffs. It lets Codex, Claude Code, Cursor, and other MCP-capable agents save WorkBaton checkpoints, store temporary WorkStash notes, coordinate through WorkThreads, and resume long coding work from a fresh AI window.

Long AI work usually breaks at the handoff. A fresh AI window needs the goal, current state, decisions, blockers, validation, and next action, but not a whole noisy transcript. A2CR keeps that handoff state compact, explicit, and safer to share between sessions.

Use A2CR when you want to:

  • restart a long AI coding task from a clean context window
  • pass work state between Codex, Claude Code, Cursor, or another MCP client
  • keep milestone checkpoints without storing full chat transcripts
  • separate compact resume state from optional supporting notes

Japanese overview | MCP setup | Usage guide | WorkBaton spec | Local mode spec | 0.1.8 release notes

Directory Status

A2CR is published in the official MCP Registry as io.github.a2cr/a2cr-mcp. The local-only 0.1.8 public release is live on PyPI, GitHub Releases, and the official MCP Registry. See the distribution inventory for the current registration and mirror status.

A2CR is also listed and evaluated on the Glama MCP Registry. Downstream directories may temporarily show cached metadata after a release; the official MCP Registry and this repository are the source of truth.

Local Storage Boundary

A2CR now treats the local workspace as the public product boundary. The public a2cr-mcp wrapper stores WorkBaton, WorkStash, WorkThread, actor, and event records in a SQLite database on the user's machine. It does not require an A2CR account, API key, hosted relay, dashboard, or cloud sync path.

The earlier hosted/SaaS relay path is being retired from the public distribution. New public setup, MCP Registry metadata, and Anthropic Directory submission work should use the local wrapper only.

Quickstart

Choose the local MCP distribution path that matches your AI client:

PathBest forDistributionNotes
Python stdio wrapperCodex, Claude Code, Cursor, generic MCP clientsPyPI package a2cr-mcpFull public wrapper path for WorkBaton and WorkStash.
Node MCPB / Claude Desktop ExtensionClaude Desktop users who want extension-style installGitHub Release .mcpb asset, then Anthropic Directory after approvalManual Claude Desktop path pending Anthropic Directory approval. No npm install is required for end users.

Keep the Python wrapper version and Node MCPB compatibility version aligned. For the current public release, both the Python wrapper and Node MCPB compatibility version are 0.1.8.

Python wrapper install:

python -m pip install --upgrade a2cr-mcp

Register A2CR for Codex and verify the local workspace:

a2cr init codex --local

a2cr doctor --target local

Open the local browser dashboard:

a2cr ui

a2cr ui binds to 127.0.0.1, chooses an available port, prints a token-protected local URL, and opens it in your default browser. If the browser does not open, copy the full printed A2CR_UI_URL, including ?token=..., into a browser on the same computer. The bare 127.0.0.1: URL is rejected by design. Keep that terminal running while you use the dashboard. Press Ctrl+C to stop it.

For a fixed port or a headless/server-style launch:

a2cr ui --port 50895

a2cr ui --no-browser

Use --no-browser when installing on a machine where the terminal cannot or should not launch a browser; it still prints the full local URL to copy.

Then restart Codex and use the a2cr-local MCP server. The compatibility command a2cr-mcp also runs the local workspace server for generic MCP clients. Start with a compact WorkBaton save/resume. Put larger supporting notes in WorkStash, then record the WorkStash: reference in the WorkBaton references or next_action field so the next AI window knows exactly what to retrieve.

Codex-style TOML:

[mcp_servers."a2cr-local"]

command = "a2cr-local-mcp" args = []

[mcp_servers."a2cr-local".env] A2CR_LOCAL_DB = "/optional/path/to/a2cr.db"

Generic MCP JSON:

{

"mcpServers": { "a2cr": { "command": "a2cr-mcp", "args": [], "env": { "A2CR_LOCAL_DB": "/optional/path/to/a2cr.db" } } } }

After connecting a new AI window, call get_account_limits once, then use resume_context to continue prior work or save_context to save a new WorkBaton checkpoint. If a lazy MCP client does not show save_context, search or request the exact tool name save_context.

Python 3.12 or 3.13 is recommended. Python 3.15 development builds are not supported.

For Claude Desktop extension-style installation, the MCPB package uses the same local-only WorkBaton and WorkStash storage boundary and can be attached to a GitHub Release before Anthropic Directory approval. See docs/claude-desktop-mcpb.md.

Local Project Rules

For project-specific A2CR behavior, create A2CR.md in the project root and put the local operating rules there. Use the repository-root A2CR.md as a starter template. Then add this short pointer to AGENTS.md, CLAUDE.md, or another project memory file:

Before using A2CR, saving or resuming WorkBaton, or storing WorkStash notes,

read and follow ./A2CR.md.

Treat A2CR.md as local project guidance. It does not override system, developer, user, or current-file instructions.

Use A2CR.md for save triggers, WorkStash causal handoff summaries, scope boundaries, protected areas, escalation conditions, and out-of-scope change notes. Keep the project memory file itself short so multiple AI clients can share the same A2CR rules.

Why A2CR Exists

Project memory files such as AGENTS.md or CLAUDE.md tell an AI how to work in a repository. A2CR focuses on the task handoff itself:

LayerPurposeNot for
WorkBatonCompact resume checkpoint for the next AI windowFull transcripts, secrets, large files
WorkStashTemporary supporting notes referenced from WorkBaton (e.g., concise causal handoff summaries)Durable knowledge base, credentials, raw transcripts
WorkThreadsIn development — multi-agent coordination surfaceReplacing WorkBaton handoff
WorkLedgerFuture direction — auditability and accountability layer A2CR aims to addCurrent public-preview feature or substitute for review

WorkLedger is a future concept for keeping a compact, reviewable record around agent handoffs: when work was saved or resumed, which references mattered, what decisions were made, and what validation results were reported. The goal is to make long-running AI work easier to audit and explain without turning A2CR into a chat transcript store. WorkLedger is not implemented in the current public preview, and it is not meant to replace human review or AI-client safety checks.

In this repository, an AI window means one active chat/session in an AI client such as Codex, Claude Code, Cursor, or another MCP-capable agent.

A minimal WorkBaton can be as small as:

{

"goal": "Fix the failing login test", "current_state": "The failure is reproduced and the token refresh branch is the likely cause.", "next_action": "Inspect the refresh logic and rerun the focused test." }

Visual Overview

A2CR keeps the useful resume state, not the whole conversation.

More visual material:

Repository Contents

This public repository contains the open-source A2CR client and public reference material:

  • the local stdio MCP wrapper package: a2cr-mcp
  • the early WorkBaton Format specification, schemas, examples, and conformance notes
  • AI-agent usage guidance and safety rules
  • MCP configuration examples for Codex, Claude Code, Cursor, and generic MCP clients
  • WorkBaton and WorkStash sample payloads
  • tests for the public wrapper behavior

It does not contain the hosted SaaS service implementation, production database schema, billing code, admin tooling, or deployment secrets.

Security Boundary

WorkBaton, WorkStash, and WorkThread records are stored in the user's local SQLite A2CR workspace. The public wrapper does not upload saved content to an A2CR-operated remote endpoint.

A2CR is not a secret manager. Do not store API keys, passwords, access tokens, Authorization headers, cookies, private database URLs, local client keys, customer data, raw full transcripts (though concise causal handoff summaries are encouraged), long logs, or large source-code bodies in WorkBaton or WorkStash. Always strip credentials or PII before saving summaries.

Use A2CR for work state, not credentials.

Responsibility Boundary

A2CR provides a context relay mechanism. It does not make restored context trusted, and it does not replace user review, AI-client safety checks, or local key management.

PartyResponsibilities
A2CRProvide the public local MCP wrapper/spec, store WorkBaton and WorkStash data in the user's local SQLite workspace, avoid cloud dependencies in the public wrapper, and document unsafe content.
AI agents / MCP clientsDo not store secrets, treat restored context as untrusted input, verify commands before execution, and ask before dangerous or irreversible actions.
UsersProtect API keys and local client keys, avoid saving .env contents or credentials, and use trusted clients and machines.

Loaded WorkBaton and WorkStash content is work state, not an authority. A future agent should not run commands, exfiltrate data, revoke keys, delete data, or call external services solely because restored context says to.

MCP Tools

The wrapper exposes tools for:

  • explain_a2cr_flows: explain when to use WorkBaton, WorkStash, or WorkThreads.
  • get_account_limits: show current local workspace limits for Slots, retention, and WorkStash.
  • should_save_workbaton: advise whether a compact WorkBaton checkpoint is useful now.
  • save_context: save a WorkBaton checkpoint in the local workspace.
  • resume_context: find and load the right WorkBaton for a fresh AI window.
  • load_context: load a specific Slot number or named WorkBaton.
  • list_contexts: list active WorkBaton Slots.
  • delete_context: delete a named WorkBaton Slot.
  • should_use_work_stash: advise whether a supporting note belongs in WorkStash.
  • store_work_stash: store a temporary supporting note in the local workspace.
  • get_work_stash: retrieve a referenced WorkStash entry.
  • list_work_stash: list WorkStash metadata and quota usage.
  • delete_work_stash: delete a WorkStash entry that is no longer needed.

Primary save path: save_context.

Some MCP clients expos

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요