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Crea con agenti AI
L'intelligenza artificiale LLMs può accelerare in modo significativo lo sviluppo con Amazon Location Service fornendo assistenza intelligente per l'utilizzo delle API, la generazione di codice e la risoluzione dei problemi. Configurando il tuo client LLM con i server MCP e il contesto corretti, puoi creare un potente assistente allo sviluppo in grado di comprendere i servizi AWS e le specifiche di Amazon Location Service. Utilizzando un contesto minimo e una configurazione MCP, come consigliato in questa pagina, è possibile garantire che il modello LLM scelto disponga di un contesto sufficiente per portare a risultati corretti senza sovraccaricare la finestra di contesto. Ciò può ridurre le allucinazioni e aumentare la precisione dei risultati. Questa configurazione garantisce inoltre che l'interruzione della conoscenza del modello non influisca sulla qualità dei risultati. Il pacchetto contestuale per agenti di Amazon Location Service fornisce ready-to-use integrazioni per i più diffusi assistenti di codifica AI, guidando gli agenti AI nell'aggiunta di mappe, ricerca di luoghi, geocodifica, routing e altre funzionalità geospaziali, tra cui configurazione dell'autenticazione, integrazione SDK e best practice. Scegli il metodo di installazione più adatto al tuo ambiente di sviluppo.
Per gli utenti di Kiro
Kiro
Una volta installato, Amazon Location Service si attiva automaticamente quando menzioni parole chiave come «location», «maps», «geocoding», «routing», «places», «geofencing» o «tracking» nei prompt.
Per gli utenti di Claude Code e Cursor
Per gli utenti di Claude Code e Cursor, installa il amazon-location-serviceplugin dai rispettivi marketplace ufficiali. Il plugin include automaticamente la configurazione MCP.
Per altri agenti di codifica AI
Per gli agenti di codifica AI che supportano lo standard aperto Agent Skills
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context
La CLI ti guida nella selezione dell'agente per cui installare la skill e in quale ambito (progetto o livello utente):
$ 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
Puoi anche installarlo direttamente per un agente specifico:
GitHub Copilota:
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a github-copilot
OpenCode:
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a opencode
Codice:
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a codex
Una volta installata, la skill si attiva automaticamente quando l'attività riguarda la posizione, le mappe, la geocodifica, il routing o altri argomenti di Amazon Location Service.
Nota
Per gli utenti di Claude Code e Cursor, consigliamo l'opzione Per gli utenti di Claude Code e Cursor per un'esperienza ottimale, in quanto include automaticamente la configurazione MCP.
Per l'utilizzo diretto del contesto
Se non utilizzi Kiro, i Code/Cursor plugin Claude o uno degli agenti supportati da Agent Skills, puoi caricare i file di contesto direttamente nel tuo LLM:
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Inizia
context/amazon-location.mddal amazon-location-agent-contextrepository per la panoramica del servizio. -
Aggiungi file specifici in base alle
context/additional/tue esigenze o consenti al client LLM di leggerli su richiesta.
Server MCP
L'IDE (Power) e le Per gli utenti di Claude Code e Cursor installazioni di Kiro includono automaticamente la configurazione MCP. Se utilizzi la CLI di Kiro o Per altri agenti di codifica AI configuri Per l'utilizzo diretto del contesto manualmente il seguente server per la piena funzionalità:
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AWS Server MCP: esplorazione, esecuzione e accesso alla documentazione delle AWS API. Per istruzioni di configurazione, consulta Guida introduttiva al server AWS MCP.