PocketLantern - toolkit MCP que ajuda agentes de IA a escolher tecnologias com informações atualizadas

Hoje em dia, agentes de IA são bons em produzir respostas plausíveis com busca na web.
O problema é que, em perguntas em que informações atualizadas são importantes, como a escolha de tecnologias, era preciso reler toda vez vários documentos, changelogs, páginas de preços e guias de migração, e nesse processo informações importantes para a decisão muitas vezes acabavam ficando de fora ou sendo refletidas de forma fraca.

Mesmo quando o preço já mudou, a política foi alterada, o EOL está se aproximando ou há pontos em que a migração realmente trava, as respostas frequentemente terminavam de forma otimista.
Por outro lado, se essas informações forem relidas na web toda vez, o custo de tokens e a latência da resposta também aumentam.

PocketLantern é um toolkit MCP local criado para reduzir esse problema.
Ele pode ser conectado a agentes de IA compatíveis com MCP, como Claude Code e Cursor, para organizar em formato de cartões informações atualizadas que costumam influenciar a escolha de tecnologias e permitir seu uso.

Em vez de tentar substituir a busca genérica na web,
é mais um recurso voltado a refletir de forma mais estável e com menor custo as informações atualizadas que são frequentemente necessárias na escolha de tecnologias.

Ele foi disponibilizado como open source, e os cartões e briefs também continuam sendo atualizados.
O repositório foi deixado no link do corpo do texto.
Agradeço se puderem dar feedback sobre se essa direção é realmente útil e sobre quais áreas de escolha de tecnologia parecem precisar mais disso.