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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](https://kiro.dev) 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。
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#### [ 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](https://kiro.dev/launch/powers/amazon-location-service)
**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](https://kiro.dev/docs/specs/)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。
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#### [ Kiro CLI ]
スキル CLI を使用して Amazon Location Service [をエージェント](https://agentskills.io)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/.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](#ai-llms-mcp-servers)については、「」を参照してください。
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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。
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#### [ Claude Code ]
**amazon-location-service** プラグインは、公式の [Claude Plugins Marketplace](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official) 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
```
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#### [ Cursor ]
**amazon-location-service** プラグインは、公式の [Cursor Marketplace](https://cursor.com/marketplace/aws) 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](https://docs.cursor.com/plugins)」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。
1. **プラグイン**に移動します。
1. **AWS** を検索します。
1. **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。
1. 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。
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## 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](https://agentskills.io)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](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](#ai-llms-install-plugin)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](https://github.com/aws-geospatial/amazon-location-agent-context) リポジトリ`context/amazon-location.md`から始めます。
1. 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](#ai-llms-install-plugin)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](#ai-llms-install-agent-skill)、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](#ai-llms-install-direct-context)、完全な機能のために次のサーバーを手動で設定します。
+ **[AWS MCP サーバー](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/what-is-aws-mcp-server.html)** – AWS API 探索、実行、ドキュメントアクセス。セットアップ手順については、[AWS 「MCP サーバーの開始方法](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html)」を参照してください。