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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](https://kiro.dev) es compatible con Amazon Location Service mediante el IDE de Kiro (como potencia) y la CLI de Kiro (como habilidad de agente).
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#### [ Kiro IDE ]
Instala Amazon Location Service como potencia mediante el enlace de instalación con un solo clic:
[Instale la alimentación de Amazon Location Service en Kiro](https://kiro.dev/launch/powers/amazon-location-service)
**sugerencia**
Como alternativa, abra Kiro IDE, navegue hasta el panel **Powers**, seleccione la pestaña **Disponible** y busque «Cree aplicaciones geoespaciales con Amazon Location Service».
**nota**
Cuando utilices el modo [Spec](https://kiro.dev/docs/specs/), incluye «use the Amazon Location Service power» en el mensaje de especificaciones para que Kiro lo active.
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#### [ Kiro CLI ]
Instale Amazon Location Service como una [habilidad de agente](https://agentskills.io) mediante la CLI de habilidades:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a kiro-cli
```
Tras la instalación, añada la habilidad a los recursos de su agente personalizado en`.kiro/agents/.json`:
```
{
"resources": [
"skill://.kiro/skills/**/SKILL.md"
]
}
```
**nota**
Las instalaciones de habilidades CLI de Kiro no incluyen la configuración de MCP automáticamente. Consulte [Servidores MCP](#ai-llms-mcp-servers) para obtener información sobre la configuración manual.
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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-service**complemento desde los respectivos mercados oficiales. El complemento incluye la configuración de MCP automáticamente.
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#### [ Claude Code ]
Puedes instalar el **amazon-location-service**plugin desde el [Claude Plugins Marketplace](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official) oficial.
Ejecute el siguiente comando para instalar el complemento:
```
/plugin install amazon-location-service@claude-plugins-official
```
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#### [ Cursor ]
Puedes instalar el **amazon-location-service**plugin desde el [Cursor Marketplace](https://cursor.com/marketplace/aws) oficial. Para obtener información adicional, consulta la [documentación del plugin Cursor](https://docs.cursor.com/plugins). También puedes instalarlo dentro de la aplicación Cursor:
1. Abre la configuración del cursor.
1. Navega hasta **Plugins**.
1. Busque **AWS**.
1. Seleccione el **amazon-location-service**complemento y elija **Añadir al cursor**.
1. Seleccione el alcance del complemento instalado.
El complemento debería aparecer en **Complementos** > **Instalados**.
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## Para otros agentes de codificación de IA
Para los agentes de codificación de IA que admiten el estándar abierto [Agent Skills](https://agentskills.io) (incluidos GitHub Copilot OpenCode, Codex, Antigravity y [más](https://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents)), instale la habilidad mediante la CLI de habilidades:
```
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](#ai-llms-install-plugin) 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:
1. Comience `context/amazon-location.md` desde el [amazon-location-agent-context](https://github.com/aws-geospatial/amazon-location-agent-context)repositorio para ver la descripción general del servicio.
1. 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](#ai-llms-install-plugin) instalaciones de Kiro incluyen la configuración MCP automáticamente. Si utiliza la CLI de Kiro, o bien [Para otros agentes de codificación de IA](#ai-llms-install-agent-skill)[Para un uso directo del contexto](#ai-llms-install-direct-context), configura el siguiente servidor manualmente para obtener todas las funciones:
+ **[AWS Servidor MCP](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/what-is-aws-mcp-server.html)**: exploración, ejecución y acceso a la documentación de la AWS API. Para obtener instrucciones de configuración, consulte [Introducción al servidor AWS MCP.](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html)