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# AI 에이전트로 빌드
<a name="ai-llms"></a>

 AI 및 LLMs API 사용, 코드 생성 및 문제 해결에 대한 지능형 지원을 제공하여 Amazon Location Service로 개발을 크게 가속화할 수 있습니다. 올바른 MCP 서버 및 컨텍스트로 LLM 클라이언트를 구성하면 AWS 서비스 및 Amazon Location Service 세부 정보를 이해하는 강력한 개발 도우미를 생성할 수 있습니다. 이 페이지에서 권장하는 최소 컨텍스트 및 MCP 구성을 사용하면 선택한 LLM 모델에 충분한 컨텍스트가 있어 컨텍스트 창을 압도하지 않고 올바른 결과를 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 할루시네이션을 줄이고 결과 정확도를 높일 수 있습니다. 또한이 구성은 모델 지식 컷오프가 결과의 품질에 영향을 미치지 않도록 합니다. Amazon Location Service 에이전트 컨텍스트 패키지는 인기 있는 AI 코딩 어시스턴트에 ready-to-use 수 있는 통합을 제공하여, AI 에이전트가 맵, 장소 검색, 지오코딩, 라우팅 및 인증 설정, SDK 통합, 모범 사례를 포함한 기타 지리 공간 기능을 추가하도록 안내합니다. 개발 환경과 일치하는 설치 방법을 선택합니다.

## Kiro 사용자의 경우
<a name="ai-llms-install-kiro"></a>

 [Kiro](https://kiro.dev)는 Kiro IDE(전력)와 Kiro CLI(에이전트 스킬)를 모두 통해 Amazon Location Service를 지원합니다.

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#### [ Kiro IDE ]

 원클릭 설치 링크를 사용하여 Amazon Location Service를 전원으로 설치합니다.

 [Kiro에 Amazon Location Service 전원 설치](https://kiro.dev/launch/powers/amazon-location-service) 

**작은 정보**  
 또는 Kiro IDE를 열고 **전원** 패널로 이동하여 **사용 가능** 탭을 선택한 다음 "Amazon Location Service를 사용하여 지리 공간 애플리케이션 구축"을 검색합니다.

**참고**  
 [사양](https://kiro.dev/docs/specs/) 모드를 사용하는 경우 Kiro가 활성화할 수 있도록 사양 프롬프트에 "Amazon Location Service 전원 사용"을 포함합니다.

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#### [ Kiro CLI ]

 스킬 CLI를 사용하여 Amazon Location Service를 [에이전트](https://agentskills.io) 스킬로 설치합니다.

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

 설치 후 `.kiro/agents/<agent>.json`에서 사용자 지정 에이전트의 리소스에 스킬을 추가합니다.

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

**참고**  
 Kiro CLI 스킬 설치에는 MCP 구성이 자동으로 포함되지 않습니다. 수동 설정은 [MCP 서버](#ai-llms-mcp-servers) 단원을 참조하십시오.

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 설치되면 프롬프트에서 "location", "maps", "geocoding", "routing", "places", "geofencing" 또는 "tracking"과 같은 키워드를 언급하면 Amazon Location Service가 자동으로 활성화됩니다.

## Claude Code 및 Cursor 사용자의 경우
<a name="ai-llms-install-plugin"></a>

 Claude Code 및 Cursor 사용자의 경우 해당 공식 마켓플레이스에서 **amazon-location-service** 플러그인을 설치합니다. 플러그인에는 MCP 구성이 자동으로 포함됩니다.

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#### [ Claude Code ]

 공식 Claude Plugins Marketplace에서 **amazon-location-service** 플러그인을 설치할 수 있습니다. [https://github.com/anthropics/claude-plugins-official](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official) 

다음 명령을 실행하여 플러그인을 설치합니다.

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

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#### [ Cursor ]

 공식 [Cursor Marketplace](https://cursor.com/marketplace/aws)에서 **amazon-location-service** 플러그인을 설치할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Cursor 플러그인 설명서를](https://docs.cursor.com/plugins) 참조하세요. Cursor 애플리케이션 내에를 설치할 수도 있습니다.

1. 커서 설정을 엽니다.

1. **플러그인**으로 이동합니다.

1. **AWS**를 검색합니다.

1.  **amazon-location-service** 플러그인을 선택하고 **커서에 추가를** 선택합니다.

1. 설치된 플러그인의 범위를 선택합니다.

 플러그인이 **플러그인** > **설치됨** 아래에 나타나야 합니다.

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## 다른 AI 코딩 에이전트의 경우
<a name="ai-llms-install-agent-skill"></a>

 [에이전트 스킬](https://agentskills.io) 공개 표준(GitHub Copilot, OpenCode, Codex, Antigravity [등](https://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents))을 지원하는 AI 코딩 에이전트의 경우 스킬 CLI를 사용하여 스킬을 설치합니다.

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

 CLI는 스킬을 설치할 에이전트와 범위(프로젝트 또는 사용자 수준)를 선택하는 과정을 안내합니다.

```
$ 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
```

 특정 에이전트에 대해를 직접 설치할 수도 있습니다.

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
```

코덱:

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

 설치되면 작업에 위치, 맵, 지오코딩, 라우팅 또는 기타 Amazon Location Service 주제가 포함될 때 스킬이 자동으로 활성화됩니다.

**참고**  
 Claude Code 및 Cursor 사용자의 경우 MCP 구성이 자동으로 포함되므로 최상의 경험을 [Claude Code 및 Cursor 사용자의 경우](#ai-llms-install-plugin) 위해를 사용하는 것이 좋습니다.

## 직접 컨텍스트 사용의 경우
<a name="ai-llms-install-direct-context"></a>

 Kiro, Claude Code/Cursor 플러그인 또는 Agent Skills에서 지원하는 에이전트 중 하나를 사용하지 않는 경우 컨텍스트 파일을 LLM에 직접 로드할 수 있습니다.

1.  서비스 개요는 [amazon-location-agent-context](https://github.com/aws-geospatial/amazon-location-agent-context) 리포지토리`context/amazon-location.md`에서 시작합니다.

1.  작업에 필요한 `context/additional/` 대로의 특정 파일을 추가하거나 LLM 클라이언트가 온디맨드 방식으로 파일을 읽도록 허용합니다.

## MCP 서버
<a name="ai-llms-mcp-servers"></a>

 Kiro IDE(Power) 및 [Claude Code 및 Cursor 사용자의 경우](#ai-llms-install-plugin) 설치에는 MCP 구성이 자동으로 포함됩니다. Kiro CLI, [다른 AI 코딩 에이전트의 경우](#ai-llms-install-agent-skill)또는를 사용하는 경우 전체 기능을 위해 다음 서버를 수동으로 [직접 컨텍스트 사용의 경우](#ai-llms-install-direct-context)구성합니다.
+  **[AWS MCP 서버](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/what-is-aws-mcp-server.html)** - AWS API 탐색, 실행 및 설명서 액세스. 설정 지침은 [AWS MCP 서버 시작하기를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html).