MCPサーバー A2CR が awesome-mcp-servers に掲載されるまでにやったこと

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。

今回、A2CR MCP server を TensorBlock/awesome-mcp-servers に申請して、PRがマージされました。

掲載先は Knowledge Management & Memory カテゴリです。

この記事では、単なる掲載報告ではなく、実際にどのような形で申請して、レビューで何を直して、最終的にマージされたのかをメモします。

これから自分のMCPサーバーを awesome 系リポジトリに申請したい人の参考になればうれしいです。

A2CRとは

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「作業状態」を渡すためのMCPサーバーです。

たとえば、Codex、Claude Code、Roo Code などで長めの作業をしていると、途中でこういうことが起きます。

• 新しいチャットで続きをやりたい
• 別のAIクライアントに作業を渡したい
• 前の会話が長くなりすぎて、次に何をすればいいか埋もれる
• 失敗した案と採用した判断が混ざってしまう

そこでA2CRでは、次のAIに渡す短いチェックポイントを WorkBaton として保存します。

補助的な調査メモや長めのメモは WorkStash に分けて保存します。

大事にしている考え方はこれです。

Don't pass the whole chat history. Pass the working state.

申請したPR

今回出したPRはこちらです。

PRのタイトルはシンプルに Add A2CR MCP server にしました。

説明では、A2CRを次のように位置づけました。

• AIエージェントの作業引き継ぎ用MCPサーバー
• client-encrypted な WorkBaton checkpoints と WorkStash notes を保存する
• MCP対応クライアントが、長いチャット履歴をそのまま渡さずに作業を再開できる

最初は README の Knowledge Management & Memory カテゴリにA2CRを追加しました。

- [a2cr/a2cr](https://github.com/a2cr/a2cr): MCP server for AI-agent handoffs. Saves client-encrypted WorkBaton checkpoints and WorkStash notes so Codex, Claude Code, Roo Code, and other MCP clients can resume work without passing full chat history.

レビューで指摘されたこと

レビューでは、メンテナーの Wilson C さんから2点の修正依頼がありました。

1つ目は、READMEだけでなく、対応する docs/ 側のカテゴリファイルにも同じ項目を追加することです。

このリポジトリでは、READMEのカテゴリと docs/ 配下のカテゴリページが対応していました。A2CRの場合は、docs/knowledge-management--memory.md にも同じentryを追加する必要がありました。

2つ目は、リスト項目からGlama badgeを外すことです。

awesome list の項目は、基本的に次のようなシンプルなMarkdown形式にそろえる必要がありました。

- [Name](url): Description.

最初に少し見栄えを足そうとしてbadgeを入れていたのですが、リスト全体の統一感を考えると、これは外すのが正解でした。

修正した内容

最終的には、次の2ファイルに同じA2CR entryを追加しました。

• README.md
• docs/knowledge-management--memory.md

追加された説明文は、A2CRの機能を1行で説明する形にしました。

- [a2cr/a2cr](https://github.com/a2cr/a2cr): MCP server for AI-agent handoffs. Saves client-encrypted WorkBaton checkpoints and WorkStash notes so Codex, Claude Code, Roo Code, and other MCP clients can resume work without passing full chat history.

修正後、Wilson C さんから、

• READMEとdocsの両方にentryがある
• カテゴリ配置も問題ない
• main上に重複もない

という確認をもらい、PRはapproveされてマージされました。

マージされたのは日本時間で2026年5月21日未明です。

やってよかった準備

今回やっておいてよかったのは、A2CRの説明を短く言えるようにしておいたことです。

awesome list のentryは長い説明記事ではないので、1行で何をするMCPサーバーなのか伝える必要があります。

A2CRの場合は、次の要素に絞りました。

• AI-agent handoffs
• client-encrypted
• WorkBaton checkpoints
• WorkStash notes
• full chat historyを渡さずにresumeできる

逆に、詳しいセットアップ手順や背景思想は、awesome listのentryには入れませんでした。

そこはREADME、公式サイト、別の記事に任せた方がよさそうです。

学んだこと

awesome list に申請するときは、プロジェクト本体の良し悪しだけでなく、リポジトリ側の編集ルールに合わせることが大事でした。

今回だと特にこの3つです。

• READMEだけでなく、対応するdocsファイルも確認する
• badgeや装飾を足しすぎない
• カテゴリ内で重複がないか確認する

これはMCPサーバーに限らず、awesome系リポジトリ全般で大事そうです。

A2CRのリンク

興味があれば、こちらから見られます。

• 公式サイト: https://a2cr.app/
• GitHub: https://github.com/a2cr/a2cr
• PyPI: https://pypi.org/project/a2cr-mcp/
• awesome-mcp-servers PR: https://github.com/TensorBlock/awesome-mcp-servers/pull/550

まとめ

A2CR MCP server が TensorBlock/awesome-mcp-servers の Knowledge Management & Memory カテゴリに掲載されました。

小さな一歩ですが、AIエージェントの作業引き継ぎというテーマを、MCPの文脈で見つけてもらいやすくなったのはうれしいです。

これからも、会話履歴を全部渡すのではなく、必要な作業状態だけを安全に渡す仕組みとして、A2CRを育てていきます。