Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
# Construisez avec des agents d'IA
L'IA LLMs peut accélérer considérablement le développement avec Amazon Location Service en fournissant une assistance intelligente pour l'utilisation des API, la génération de code et le dépannage. En configurant votre client LLM avec les serveurs et le contexte MCP appropriés, vous pouvez créer un puissant assistant de développement qui comprend les AWS services et les spécificités d'Amazon Location Service. L'utilisation d'un contexte minimal et d'une configuration MCP, comme recommandé sur cette page, peut garantir que le modèle LLM de votre choix dispose d'un contexte suffisant pour obtenir des résultats corrects sans surcharger la fenêtre de contexte. Cela peut réduire les hallucinations et augmenter la précision des résultats. Cette configuration garantit également que la coupure des connaissances du modèle n'a pas d'impact sur la qualité des résultats. Le package contextuel des agents Amazon Location Service fournit ready-to-use des intégrations pour les assistants de codage IA les plus populaires, en les guidant lors de l'ajout de cartes, de recherches de lieux, de géocodage, de routage et d'autres fonctionnalités géospatiales, notamment la configuration de l'authentification, l'intégration du SDK et les meilleures pratiques. Choisissez la méthode d'installation adaptée à votre environnement de développement.
## Pour les utilisateurs de Kiro
[Kiro](https://kiro.dev) prend en charge Amazon Location Service via l'IDE Kiro (en tant que puissance) et la CLI Kiro (en tant que compétence d'agent).
------
#### [ Kiro IDE ]
Installez Amazon Location Service en tant que fournisseur d'énergie à l'aide du lien d'installation en un clic :
[Installez l'alimentation d'Amazon Location Service dans Kiro](https://kiro.dev/launch/powers/amazon-location-service)
**Astuce**
Vous pouvez également ouvrir Kiro IDE, accéder au panneau **Powers**, sélectionner l'onglet **Disponible** et rechercher « Créer des applications géospatiales avec Amazon Location Service ».
**Note**
Lorsque vous utilisez le mode [Spec](https://kiro.dev/docs/specs/), incluez « Use the Amazon Location Service power » dans votre demande de spécifications pour que Kiro l'active.
------
#### [ Kiro CLI ]
Installez Amazon Location Service en tant que [compétence d'agent](https://agentskills.io) à l'aide de la CLI de compétences :
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a kiro-cli
```
Après l'installation, ajoutez la compétence aux ressources de votre agent personnalisé dans `.kiro/agents/.json` :
```
{
"resources": [
"skill://.kiro/skills/**/SKILL.md"
]
}
```
**Note**
Les installations de compétences Kiro CLI n'incluent pas automatiquement la configuration MCP. Voir [Serveurs MCP](#ai-llms-mcp-servers) pour la configuration manuelle.
------
Une fois installé, Amazon Location Service s'active automatiquement lorsque vous mentionnez des mots clés tels que « localisation », « cartes », « géocodage », « routage », « lieux », « géofencing » ou « suivi » dans vos instructions.
## Pour les utilisateurs de Claude Code et Cursor
Pour les utilisateurs de Claude Code et Cursor, installez le **amazon-location-service**plugin depuis les places de marché officielles respectives. Le plugin inclut automatiquement la configuration MCP.
------
#### [ Claude Code ]
Vous pouvez installer le **amazon-location-service**plugin depuis le [Claude Plugins Marketplace](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official) officiel.
Exécutez la commande suivante pour installer le plugin :
```
/plugin install amazon-location-service@claude-plugins-official
```
------
#### [ Cursor ]
Vous pouvez installer le **amazon-location-service**plugin depuis le site officiel de [Cursor Marketplace](https://cursor.com/marketplace/aws). Pour plus d'informations, consultez la [documentation du plugin Cursor](https://docs.cursor.com/plugins). Vous pouvez également installer dans l'application Cursor :
1. Ouvrez les paramètres du curseur.
1. Accédez à **Plugins**.
1. Recherchez **AWS**.
1. Sélectionnez le **amazon-location-service**plugin et choisissez **Ajouter au curseur**.
1. Sélectionnez le champ d'application du plugin installé.
Le plugin doit apparaître sous **Plugins** > **Installés**.
------
## Pour les autres agents de codage AI
Pour les agents de codage basés sur l'IA qui prennent en charge le standard ouvert [Agent Skills](https://agentskills.io) (notamment GitHub Copilot OpenCode, Codex, Antigravity, [etc.](https://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents)), installez la compétence à l'aide de la CLI des compétences :
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context
```
La CLI vous guide dans le choix de l'agent pour lequel vous souhaitez installer la compétence et dans quelle étendue (au niveau du projet ou de l'utilisateur) :
```
$ 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
```
Vous pouvez également l'installer directement pour un agent spécifique :
GitHub Copilote :
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a github-copilot
```
OpenCode:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a opencode
```
Codex :
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a codex
```
Une fois installée, la compétence s'active automatiquement lorsque votre tâche concerne la localisation, les cartes, le géocodage, le routage ou d'autres sujets liés à Amazon Location Service.
**Note**
Pour les utilisateurs de Claude Code et Cursor, nous recommandons cette solution [Pour les utilisateurs de Claude Code et Cursor](#ai-llms-install-plugin) pour une expérience optimale, car elle inclut la configuration automatique du MCP.
## Pour une utilisation directe du contexte
Si vous n'utilisez pas les Code/Cursor plugins Kiro, Claude ou l'un des agents pris en charge par Agent Skills, vous pouvez charger les fichiers de contexte directement dans votre LLM :
1. Commencez `context/amazon-location.md` par le [amazon-location-agent-context](https://github.com/aws-geospatial/amazon-location-agent-context)référentiel pour obtenir une vue d'ensemble des services.
1. Ajoutez des fichiers spécifiques `context/additional/` selon les besoins de votre tâche ou autorisez le client LLM à les lire à la demande.
## Serveurs MCP
L'IDE Kiro (Power) et les [Pour les utilisateurs de Claude Code et Cursor](#ai-llms-install-plugin) installations incluent automatiquement la configuration MCP. Si vous utilisez la CLI Kiro [Pour les autres agents de codage AI](#ai-llms-install-agent-skill)[Pour une utilisation directe du contexte](#ai-llms-install-direct-context), ou si vous configurez le serveur suivant manuellement pour bénéficier de toutes les fonctionnalités :
+ **[AWS Serveur MCP](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/what-is-aws-mcp-server.html)** : exploration, exécution et accès à la documentation des AWS API. Pour les instructions de configuration, consultez la section [Mise en route avec le serveur AWS MCP](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html).