以下內容以先前五篇（依序：Gradle/相依、MCP 設定、MCP 工具實作、Simulation 概念與程式）為基礎，整理成：我做了什麼、怎麼做、哪些是配置/計畫而非程式碼實作，與下一步如何把 ai-agent 接上 MCP。

一、我做了什麼

• 建置多模組 Gradle 專案與必要相依（Spring Boot、Feign、Spring AI MCP starter、Jackson、Lombok 等），確保 MCP module 可獨立編譯與部署。
• 設計並實作 MCP 平台入口配置：McpToolConfig（透過 MethodToolCallbackProvider 將多個帶 @Tool 的 bean 註冊為可被 MCP 呼叫的工具），以及 application.yml 的基本部署/endpoint 與下游服務位址。
• 實作一組核心 MCP tools：
  • OrderBookMcpTool、MarketMetricsMcpTool、TradingMcpTool、UserManagementMcpTool、以及 SimulationMcpTool。這些工具封裝對下游 order/wallet/match-engine 的呼叫（多以 Feign client 為橋接），並用 @Tool 供 MCP 使用。
• 實作 Simulation ：包含 SimulationRequest/SimulationResult DTO 與 SimulationService 的 run-loop，能在每個 step 取得 market metrics、評估 spread 並依策略產生模擬或真實下單（executeReal 開關）。

二、怎麼做（實作細節、重要決策）

• MCP 工具註冊
  • 採用一個集中配置 McpToolConfig，將工具 bean 傳入 MethodToolCallbackProvider.builder()。這讓工具的生命週期與依賴注入由 Spring 管理，且 MCP framework 只需拿到 provider 就能呼叫工具。
• 下游呼叫的抽象化
  • 以 Feign interface（例如 OrderServiceClient、WalletServiceClient）作為外部 HTTP 呼叫的邊界，讓工具類只關注業務邏輯與 DTO 映射，便於在未來替換或 mock 測試。
• Simulation 的設計思路
  • 將每一步的市場狀態讀取（透過 MarketMetricsMcpTool）與下單動作（透過 TradingMcpTool）做明確分工；SimulationService 負責策略判斷、價格選擇（topBid/topAsk/mid）、以及模擬 vs 實單的差異處理。
  • 對外回傳 SimulationResult 包含 events、fills、marketSnapshots 與 parsedFills，方便做回放、報表或 KPI 分析。

三、我在 ai-agent 中如何串接（簡短總結）

簡單總結：我已經把 MCP tools 以 Spring Bean（@Tool）與 MethodToolCallbackProvider 封裝好，並在 eap-mcp 中透過 Spring AI 的 MCP 支援暴露它們。

這讓 eap-ai-client（下一篇會介紹的我的ai-service）可以直接以一個輕量的 MCP client（例如現有的 McpToolClient / McpConnectionService）呼叫工具，省去直接處理下游 HTTP/Feign 或 internal wiring 的複雜度。

詳細的 execution-在後續 ai-service 專文中實作。

小結

現在的架構已把工具與通訊邊界明確分離eap-mcp 提供穩定的 tool contract，eap-ai-client 只需呼叫 MCP 提供的 tool entrypoints 即可開始建置 ai-agent，透過將MCP Tool切出作為一個介面，如果未來有需要多種ai-agent程式需要掉用我的eap服務都可以輕鬆串接。