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Cree con agentes de IA
La IA LLMs puede acelerar considerablemente el desarrollo con Amazon Location Service, ya que proporciona asistencia inteligente para el uso de las API, la generación de código y la solución de problemas. Al configurar su cliente LLM con los servidores MCP y el contexto adecuados, puede crear un potente asistente de desarrollo que comprenda los AWS servicios y las características específicas de Amazon Location Service. Si utiliza un contexto mínimo y una configuración de MCP, tal y como se recomienda en esta página, podrá garantizar que el modelo de LLM que elija tenga el contexto suficiente para obtener resultados correctos sin sobrecargar el contexto. Esto puede reducir las alucinaciones y aumentar la precisión de los resultados. Esta configuración también garantiza que el límite de conocimiento del modelo no afecte a la calidad de los resultados. El paquete contextual para agentes de Amazon Location Service proporciona ready-to-use integraciones para los populares asistentes de codificación de IA y guía a los agentes de IA a añadir mapas, búsquedas de lugares, geocodificación, enrutamiento y otras funciones geoespaciales, como la configuración de autenticación, la integración del SDK y las mejores prácticas. Elija el método de instalación que mejor se adapte a su entorno de desarrollo.
Para los usuarios de Kiro
Kiro
Una vez instalado, Amazon Location Service se activa automáticamente cuando mencionas palabras clave como «ubicación», «mapas», «geocodificación», «enrutamiento», «lugares», «geofencing» o «rastreo» en tus indicaciones.
Para los usuarios de Claude Code y Cursor
Para los usuarios de Claude Code y Cursor, instale el amazon-location-servicecomplemento desde los respectivos mercados oficiales. El complemento incluye la configuración de MCP automáticamente.
Para otros agentes de codificación de IA
Para los agentes de codificación de IA que admiten el estándar abierto Agent Skills
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context
La CLI le guía para seleccionar en qué agente instalar la habilidad y en qué ámbito (nivel de proyecto o usuario):
$ 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
También puede realizar la instalación directamente para un agente específico:
GitHub Copiloto:
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a github-copilot
OpenCode:
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a opencode
Códice:
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a codex
Una vez instalada, la habilidad se activa automáticamente cuando la tarea incluye la ubicación, los mapas, la geocodificación, las rutas u otros temas de Amazon Location Service.
nota
Para los usuarios de Claude Code y Cursor, recomendamos esta opción Para los usuarios de Claude Code y Cursor para obtener la mejor experiencia, ya que incluye la configuración automática del MCP.
Para un uso directo del contexto
Si no utiliza los Code/Cursor complementos de Kiro, Claude o uno de los agentes compatibles con Agent Skills, puede cargar los archivos de contexto directamente en su LLM:
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Comience
context/amazon-location.mddesde el amazon-location-agent-contextrepositorio para ver la descripción general del servicio. -
Añada archivos específicos
context/additional/según sea necesario para su tarea o deje que el cliente LLM los lea cuando lo necesite.
Servidores MCP
El IDE (Power) y las Para los usuarios de Claude Code y Cursor instalaciones de Kiro incluyen la configuración MCP automáticamente. Si utiliza la CLI de Kiro, o bien Para otros agentes de codificación de IAPara un uso directo del contexto, configura el siguiente servidor manualmente para obtener todas las funciones:
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AWS Servidor MCP: exploración, ejecución y acceso a la documentación de la AWS API. Para obtener instrucciones de configuración, consulte Introducción al servidor AWS MCP.