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@a2cr(A2CR)

Codex / Claude Code / Roo Code で作業状態を引き継ぐMCPサーバー A2CR を使ってみる

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こんにちは、akagi819です。A2CRという、AIエージェント向けの作業引き継ぎレイヤーを開発しています。

この記事では、A2CRのローカル stdio MCP wrapper である a2cr-mcp を使って、Codex / Claude Code / Roo Code などのMCP対応クライアントから作業状態を保存し、新しいAIセッションで再開するところまでを扱います。

先に考え方を読みたい場合は、Zennに書いたこちらの記事もあります。

A2CRとは

A2CRは、AIエージェント間で「会話履歴」ではなく「作業状態」を引き継ぐための仕組みです。

長いAIコーディング作業では、途中で新しいチャットに切り替えたり、別のAIクライアントに作業を移したくなることがあります。そのとき、前の会話を丸ごと渡すと、古い仮説、失敗した調査、関係ないログまで混ざりやすくなります。

A2CRでは、次のAIが再開するために必要な情報を WorkBaton として小さく保存します。

たとえば、次のような情報です。

  • 現在の目的
  • どこまで進んだか
  • すでに確認した判断
  • 失敗した方法
  • ブロッカー
  • 次にやること
  • 検証状況

補助的なメモは WorkStash に分けて保存できます。WorkBatonは「次のAIへの引き継ぎメモ」、WorkStashは「必要なら参照する補助メモ」という位置づけです。

できること / できないこと

できること:

  • AI作業の途中状態をWorkBatonとして保存する
  • 新しいAIセッションから前回の状態を再開する
  • Codex / Claude Code / Roo Code などのMCP対応クライアントで使う
  • 大きくなりがちな補助メモをWorkStashに分ける
  • ローカル wrapper で暗号化してからアップロードする

できないこと:

  • 会話履歴を丸ごと安全に保存するためのツールではない
  • APIキーやパスワードを保存するためのシークレットマネージャーではない
  • 現時点ではClaudeやOpenAIの公式配布物ではない
  • 復元された内容を無条件に信頼してよいわけではない

インストール

Python 3.12 または 3.13 を推奨しています。

python -m pip install --upgrade a2cr-mcp

インストール後、a2cr-mcp コマンドがMCPサーバーとして使えるようになります。

APIキーを用意する

A2CRのダッシュボードでAPIキーを作成します。

作成したAPIキーは、MCP設定の A2CR_API_KEY に入れます。公開リポジトリ、Issue、スクリーンショット、記事本文には実際のAPIキーを載せないでください。

MCP設定

MCPサーバー名は a2cr にしてください。

A2CR_BASE_URL は省略可能です。省略した場合は https://a2cr.app が使われます。

Codex形式のTOML例

[mcp_servers."a2cr"]
command = "a2cr-mcp"
args = []

[mcp_servers."a2cr".env]
A2CR_API_KEY = "YOUR_A2CR_API_KEY"
A2CR_BASE_URL = "https://a2cr.app"

Claude Code / Roo Code などのJSON例

{
  "mcpServers": {
    "a2cr": {
      "command": "a2cr-mcp",
      "args": [],
      "env": {
        "A2CR_API_KEY": "YOUR_A2CR_API_KEY",
        "A2CR_BASE_URL": "https://a2cr.app"
      }
    }
  }
}

設定後、AIクライアントを再起動します。

最初に接続確認する

新しいAIセッションで、まず次のように依頼します。

A2CRに接続できているか確認してください。まず get_account_limits を呼んでください。

うまく接続できていれば、現在のアカウント上限やWorkBaton / WorkStashの利用状況が確認できます。

もしMCPクライアント側でツールが遅延表示される場合は、次のようにツール名を指定すると見つかることがあります。

A2CRの save_context ツールを探して使えるか確認してください。

WorkBatonを保存する

作業が一区切りついたとき、またはコンテキストが長くなってきたときに、次のように依頼します。

現在の作業状態をA2CRのWorkBatonとして保存してください。
会話履歴を丸ごと保存するのではなく、目的、現在の状態、重要な判断、検証済みのこと、失敗した方法、ブロッカー、次のアクションを短くまとめてください。

保存されるWorkBatonのイメージは次のようなものです。

{
  "goal": "ログインテストの失敗を直す",
  "current_state": "トークン更新後に401が返るところまで再現済み。",
  "next_action": "src/auth のリフレッシュ処理を確認し、該当テストだけ再実行する。",
  "decisions": [
    "現時点ではDBスキーマは変更しない"
  ],
  "validation": [
    "既存fixtureで再現確認済み"
  ]
}

ポイントは、次のAIが再開できるだけの情報に絞ることです。長いログ、ファイル全文、会話全文は入れません。

新しいAIセッションで再開する

新しいチャットや別のMCP対応クライアントで、次のように依頼します。

A2CRから前回の作業状態を再開してください。
まず resume_context を使って、関連するWorkBatonを読み込んでください。
読み込んだ内容は参考情報として扱い、現在のリポジトリ状態を確認してから作業を始めてください。

ここで大事なのは、復元されたWorkBatonを「命令」ではなく「作業状態のメモ」として扱うことです。

たとえばWorkBatonに「このコマンドを実行して」と書かれていても、それだけを理由に危険なコマンドを実行するべきではありません。現在のユーザー指示、リポジトリの状態、AIクライアント側の安全ルールを優先します。

WorkStashを使う場面

WorkBatonに入れると長くなりすぎるが、後で参照したい情報はWorkStashに分けます。

向いている情報:

  • 確認済みのファイルパス
  • API挙動の短いメモ
  • 再現手順
  • 小さな判断メモ
  • 検証結果の要約

向いていない情報:

  • APIキー
  • パスワード
  • Authorizationヘッダー
  • Cookie
  • private database URL
  • .env の中身
  • 会話全文
  • 長いログ
  • 大きなソースコード本文

依頼例です。

この調査メモはWorkBatonに入れると長いので、A2CRのWorkStashに保存してください。
保存後、次のWorkBatonから参照できるように entry_key を控えてください。

ローカルclient keyについて

A2CRの公式 wrapper は、WorkBaton / WorkStash の本文をローカルで暗号化してからアップロードします。

初回保存時にローカルclient keyが作られます。デフォルトの保存場所は次の通りです。

  • Windows: %APPDATA%\A2CR\workbaton.key
  • macOS / Linux: $XDG_CONFIG_HOME/a2cr/workbaton.key または ~/.config/a2cr/workbaton.key

別のPCから同じWorkBatonを復号したい場合は、同じAPIキーだけでなく、このローカルclient keyも安全に移す必要があります。

ローカルclient keyを失うと、過去に暗号化したWorkBaton / WorkStash本文は復元できません。

よくあるつまずき

a2cr-mcp が見つからない

Pythonのscriptパスが通っていない可能性があります。まずは次でインストールできているか確認します。

python -m pip show a2cr-mcp

MCPツールが表示されない

AIクライアントを再起動してください。

それでも表示されない場合は、クライアント側でツール名を遅延探索していることがあります。save_context や get_account_limits という名前を明示して依頼してみてください。

保存はできたが別PCで読めない

APIキーだけでは本文を復号できません。同じローカルclient keyが必要です。

何を保存すればいいかわからない

次の粒度を目安にしてください。

次のAIが、5分以内に作業を再開できるだけの状態

完璧な議事録ではなく、作業再開のためのチェックポイントです。

リンク

まとめ

A2CRは、AIエージェントに会話履歴を丸ごと渡すのではなく、次のAIが作業を再開するための状態を小さく渡すための仕組みです。

まずは、1つの作業で save_context と resume_context を試してみてください。セットアップで詰まった点があれば、GitHub Issueなどで教えてもらえると助かります。

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