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# Entwickeln Sie mit KI-Agenten
KI und LLMs kann die Entwicklung mit Amazon Location Service erheblich beschleunigen, indem es intelligente Unterstützung bei der API-Nutzung, Codegenerierung und Fehlerbehebung bietet. Indem Sie Ihren LLM-Client mit den richtigen MCP-Servern und dem richtigen Kontext konfigurieren, können Sie einen leistungsstarken Entwicklungsassistenten erstellen, der die AWS Services und die Besonderheiten von Amazon Location Service versteht. Durch die Verwendung eines minimalen Kontexts und einer MCP-Konfiguration, wie auf dieser Seite empfohlen, kann sichergestellt werden, dass das LLM-Modell Ihrer Wahl über genügend Kontext verfügt, um zu korrekten Ergebnissen zu führen, ohne das Kontextfenster zu überladen. Dies kann Halluzinationen reduzieren und die Genauigkeit der Ergebnisse erhöhen. Diese Konfiguration stellt außerdem sicher, dass der Wissensgrenzwert des Modells die Qualität der Ergebnisse nicht beeinträchtigt. Das Amazon Location Service Agent-Kontext-Paket bietet ready-to-use Integrationen für beliebte KI-Codierungsassistenten und führt KI-Agenten durch das Hinzufügen von Karten, Ortssuche, Geokodierung, Routing und anderen Geodatenfunktionen, einschließlich Authentifizierungseinrichtung, SDK-Integration und Best Practices. Wählen Sie die Installationsmethode, die zu Ihrer Entwicklungsumgebung passt.
## Für Kiro-Benutzer
[Kiro](https://kiro.dev) unterstützt Amazon Location Service sowohl über die Kiro IDE (als Power) als auch über die Kiro CLI (als Agent Skill).
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#### [ Kiro IDE ]
Installieren Sie Amazon Location Service als Stromversorgung über den Installationslink mit einem Klick:
[Installieren Sie die Stromversorgung von Amazon Location Service in Kiro](https://kiro.dev/launch/powers/amazon-location-service)
**Tipp**
Öffnen Sie alternativ Kiro IDE, navigieren Sie zum **Powers-Bereich**, wählen Sie die Registerkarte **Verfügbar** und suchen Sie nach „Geodatenanwendungen mit Amazon Location Service erstellen“.
**Anmerkung**
Wenn Sie den [Spezifikationsmodus](https://kiro.dev/docs/specs/) verwenden, geben Sie in Ihrer Spezifikationsaufforderung „Verwenden Sie die Leistung des Amazon Location Service“ an, damit Kiro ihn aktivieren kann.
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#### [ Kiro CLI ]
Installieren Sie Amazon Location Service mit der Skills-CLI als [Agent-Skill](https://agentskills.io):
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a kiro-cli
```
Fügen Sie den Skill nach der Installation zu den Ressourcen Ihres benutzerdefinierten Agenten hinzu in`.kiro/agents/.json`:
```
{
"resources": [
"skill://.kiro/skills/**/SKILL.md"
]
}
```
**Anmerkung**
Kiro CLI Skill-Installationen beinhalten nicht automatisch die MCP-Konfiguration. Informationen [MCP-Server](#ai-llms-mcp-servers) zur manuellen Einrichtung finden Sie unter.
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Nach der Installation wird Amazon Location Service automatisch aktiviert, wenn Sie in Ihren Eingabeaufforderungen Stichwörter wie „Standort“, „Karten“, „Geokodierung“, „Routing“, „Orte“, „Geofencing“ oder „Tracking“ angeben.
## Für Benutzer von Claude Code und Cursor
Für Benutzer von Claude Code und Cursor installieren Sie das **amazon-location-service**Plugin von den jeweiligen offiziellen Marktplätzen. Das Plugin beinhaltet automatisch die MCP-Konfiguration.
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#### [ Claude Code ]
Sie können das **amazon-location-service**Plugin vom offiziellen [Claude Plugins Marketplace](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official) installieren.
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Plugin zu installieren:
```
/plugin install amazon-location-service@claude-plugins-official
```
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#### [ Cursor ]
Sie können das **amazon-location-service**Plugin vom offiziellen [Cursor Marketplace](https://cursor.com/marketplace/aws) aus installieren. Weitere Informationen finden Sie in der [Cursor-Plugin-Dokumentation](https://docs.cursor.com/plugins). Sie können auch innerhalb der Cursor-Anwendung installieren:
1. Öffnen Sie die Cursoreinstellungen.
1. Navigiere zu **Plugins**.
1. Suchen Sie nach **AWS**.
1. Wählen Sie das **amazon-location-service**Plugin aus und klicken Sie **auf Zum Cursor hinzufügen**.
1. Wählen Sie den Bereich für das installierte Plugin aus.
Das Plugin sollte unter **Plugins** > **Installiert angezeigt werden**.
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## Für andere KI-Codierungsagenten
Für KI-Codierungsagenten, die den offenen Standard [Agent Skills](https://agentskills.io) unterstützen (einschließlich GitHub Copilot, Codex OpenCode, Antigravity und [mehr](https://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents)), installieren Sie den Skill über die Skills-CLI:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context
```
Die CLI führt Sie durch die Auswahl, für welchen Agenten der Skill installiert werden soll und in welchem Umfang (Projekt- oder Benutzerebene):
```
$ npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context
? Select an agent: (Use arrow keys)
› Claude Code
Cursor
GitHub Copilot
OpenCode
Codex
Antigravity
? Select a scope: (Use arrow keys)
› Project — install in current directory (committed with your project)
Global — install globally for all projects
```
Sie können die Installation auch direkt für einen bestimmten Agenten durchführen:
GitHub Copilot:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a github-copilot
```
OpenCode:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a opencode
```
Kodex:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a codex
```
Nach der Installation wird der Skill automatisch aktiviert, wenn Ihre Aufgabe Standort, Karten, Geokodierung, Routing oder andere Amazon Location Service Service-Themen umfasst.
**Anmerkung**
Für Benutzer von Claude Code und Cursor empfehlen wir [Für Benutzer von Claude Code und Cursor](#ai-llms-install-plugin) für ein optimales Nutzererlebnis den, da er die MCP-Konfiguration automatisch beinhaltet.
## Für die direkte Verwendung im Kontext
Wenn Sie Kiro, Code/Cursor Claude-Plugins oder einen der von Agent Skills unterstützten Agenten nicht verwenden, können Sie die Kontextdateien direkt in Ihr LLM laden:
1. Beginnen Sie mit `context/amazon-location.md` dem [amazon-location-agent-context](https://github.com/aws-geospatial/amazon-location-agent-context)Repository für die Serviceübersicht.
1. Fügen Sie je nach `context/additional/` Bedarf spezifische Dateien für Ihre Aufgabe hinzu oder lassen Sie den LLM-Client sie bei Bedarf lesen.
## MCP-Server
Die Kiro IDE (Power) und die [Für Benutzer von Claude Code und Cursor](#ai-llms-install-plugin) Installationen beinhalten automatisch die MCP-Konfiguration. Wenn Sie die Kiro CLI,, oder verwenden[Für andere KI-Codierungsagenten](#ai-llms-install-agent-skill), konfigurieren Sie den folgenden Server manuell[Für die direkte Verwendung im Kontext](#ai-llms-install-direct-context), um die volle Funktionalität zu gewährleisten:
+ **[AWS MCP-Server](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/what-is-aws-mcp-server.html)** — AWS API-Erkundung, Ausführung und Zugriff auf die Dokumentation. Anweisungen zur Einrichtung finden Sie unter [Erste Schritte mit dem AWS MCP-Server](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html).