Feedback super válido, e você tem razão nesse ponto.
Hoje o MCP ainda está muito mais otimizado para exploração e consulta contextual do que para workloads massivos de dados como atas vigentes em grande volume.
Fazer paginação de centenas de milhares de registros no client-side realmente não escala. Além do timeout, o custo computacional explode e a experiência fica ruim até para o próprio Agent.
O caminho correto aí é exatamente o que você comentou implicitamente:
→ indexação server-side
→ busca semântica/híbrida no backend
→ filtros pré-processados
→ cache e materialização de datasets
→ retorno já reduzido/contextualizado para o agente
É justamente nessa direção que estamos evoluindo a arquitetura da Licinexus.
Os modelos que estamos treinando não vão trabalhar apenas como “chat sobre PNCP”, mas como uma camada de recuperação inteligente de dados públicos em escala — incluindo atas, itens, preços históricos, CATMAT/CATSER e correlação entre órgãos/fornecedores.
A ideia é evitar que o Agent precise “varrer” 500k registros brute force no cliente.
Inclusive esse tipo de feedback ajuda bastante porque mostra os gargalos reais de uso em produção 🚀