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AI エージェントで構築する - Amazon Location Service
Kiro ユーザーの場合Claude コードおよびカーソルユーザーの場合他の AI コーディングエージェントの場合コンテキストを直接使用する場合MCP サーバー

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AI エージェントで構築する

AI と LLMsは、API の使用、コード生成、トラブルシューティングのためのインテリジェントな支援を提供することで、Amazon Location Service の開発を大幅に加速できます。適切な MCP サーバーとコンテキストで LLM クライアントを設定することで、 AWS サービスと Amazon Location Service の詳細を理解する強力な開発アシスタントを作成できます。このページで推奨されている最小限のコンテキストと MCP 設定を使用すると、選択した LLM モデルにコンテキストウィンドウに負担をかけずに正しい結果をもたらすのに十分なコンテキストを確保できます。これにより、幻覚が軽減され、結果の精度が向上します。また、この設定により、モデルナレッジのカットオフが結果の品質に影響を与えなくなります。Amazon Location Service エージェントコンテキストパッケージは、一般的な AI コーディングアシスタントにready-to-use統合を提供し、マップ、場所検索、ジオコーディング、ルーティング、認証設定、SDK 統合、ベストプラクティスなどの地理空間機能の追加を通じて AI エージェントをガイドします。開発環境に一致するインストール方法を選択します。

Kiro ユーザーの場合

Kiro は、Kiro IDE (パワーとして) と Kiro CLI (エージェントスキルとして) の両方を通じて Amazon Location Service をサポートします。

Kiro IDE

ワンクリックインストールリンクを使用して、Amazon Location Service を電源としてインストールします。

Kiro に Amazon Location Service の電源をインストールする

ヒント

または、Kiro IDE を開き、Powers パネルに移動し、Available タブを選択し、「Build geospatial applications with Amazon Location Service」を検索します。

注記

仕様モードを使用する場合は、Kiro がアクティブ化するように仕様プロンプトに「Amazon Location Service の電源を使用する」を含めます。

Kiro CLI

スキル CLI を使用して Amazon Location Service をエージェントスキルとしてインストールします。

npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a kiro-cli

インストール後、 のカスタムエージェントのリソースにスキルを追加します.kiro/agents/<agent>.json。

{
    "resources": [
        "skill://.kiro/skills/**/SKILL.md"
    ]
}
注記

Kiro CLI スキルのインストールには MCP 設定が自動的に含まれません。手動セットアップMCP サーバーについては、「」を参照してください。

インストールされると、プロンプトで「location」、「maps」、「geocoding」、「routing」、「places」、「geofencing」、「tracking」などのキーワードに言及すると、Amazon Location Service が自動的にアクティブ化されます。

Claude コードおよびカーソルユーザーの場合

Claude Code および Cursor ユーザーの場合は、それぞれの公式マーケットプレイスから amazon-location-service プラグインをインストールします。プラグインには MCP 設定が自動的に含まれます。

Claude Code

amazon-location-service プラグインは、公式の Claude Plugins Marketplace からインストールできます。

プラグインをインストールするには、次のコマンドを実行します。

/plugin install amazon-location-service@claude-plugins-official
Cursor

amazon-location-service プラグインは、公式の Cursor Marketplace からインストールできます。詳細については、「カーソルプラグインのドキュメント」を参照してください。Cursor アプリケーション内に をインストールすることもできます。

  1. カーソル設定を開きます。

  2. プラグインに移動します。

  3. AWS を検索します。

  4. amazon-location-service プラグインを選択し、カーソルに追加を選択します。

  5. インストールされているプラグインのスコープを選択します。

プラグインは Plugins > Installed の下に表示されます。

他の AI コーディングエージェントの場合

エージェントスキルのオープンスタンダード (GitHub Copilot、OpenCode、Codex、Antigravity などhttps://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents) をサポートする AI コーディングエージェントの場合は、スキル CLI を使用してスキルをインストールします。

npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context

CLI は、スキルをインストールするエージェントとスコープ (プロジェクトまたはユーザーレベル) の選択をガイドします。

$ 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

特定のエージェントに を直接インストールすることもできます。

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

コーデック:

npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a codex

インストールされると、タスクに場所、マップ、ジオコーディング、ルーティング、またはその他の Amazon Location Service トピックが含まれると、スキルは自動的にアクティブ化されます。

注記

Claude Code および Cursor ユーザーには、MCP 設定が自動的に含まれるため、最適なエクスペリエンスClaude コードおよびカーソルユーザーの場合のために をお勧めします。

コンテキストを直接使用する場合

Kiro、Claude Code/Cursor プラグイン、または Agent Skills でサポートされているエージェントを使用していない場合は、コンテキストファイルを LLM に直接ロードできます。

  1. サービスの概要については、amazon-location-agent-context リポジトリcontext/amazon-location.mdから始めます。

  2. 必要に応じて context/additional/ から特定のファイルを追加するか、LLM クライアントがオンデマンドでファイルを読み取ることを許可します。

MCP サーバー

Kiro IDE (電源) と Claude コードおよびカーソルユーザーの場合のインストールには、自動的に MCP 設定が含まれます。Kiro CLI、他の AI コーディングエージェントの場合、または を使用している場合はコンテキストを直接使用する場合、完全な機能のために次のサーバーを手動で設定します。