プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

A2CR

作者:a2crバージョン 0.1.8i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.a2cr/a2cr-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 文書・表計算・事務作業

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント a2cr で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2176件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2176件のうち16%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2176件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

A2CRは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.8)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Excel MCP Server

作者:haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

パソコンで動く★ 4,276MIT6 日前更新
インストール

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

パソコンで動く★ 847MIT3 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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:

  • Basic idea
  • Save rules
  • Story GIF

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

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