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# Crie com agentes de IA
A IA LLMs pode acelerar significativamente o desenvolvimento com o Amazon Location Service, fornecendo assistência inteligente para uso de APIs, geração de código e solução de problemas. Ao configurar seu cliente LLM com os servidores e o contexto MCP corretos, você pode criar um poderoso assistente de desenvolvimento que compreenda os serviços AWS e as especificidades do Amazon Location Service. Usar um contexto mínimo e uma configuração MCP, conforme recomendado nesta página, pode garantir que o modelo LLM de sua escolha tenha contexto suficiente para levar a resultados corretos sem sobrecarregar a janela de contexto. Isso pode reduzir as alucinações e aumentar a precisão dos resultados. Essa configuração também garante que o corte do conhecimento do modelo não afete a qualidade dos resultados. O pacote de contexto do agente do Amazon Location Service fornece ready-to-use integrações para assistentes de codificação de IA populares, orientando os agentes de IA na adição de mapas, pesquisa de lugares, geocodificação, roteamento e outros recursos geoespaciais, incluindo configuração de autenticação, integração com SDK e melhores práticas. Escolha o método de instalação que corresponda ao seu ambiente de desenvolvimento.
## Para usuários do Kiro
O [Kiro](https://kiro.dev) oferece suporte ao Amazon Location Service por meio do Kiro IDE (como potência) e do Kiro CLI (como habilidade de agente).
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#### [ Kiro IDE ]
Instale o Amazon Location Service como uma potência usando o link de instalação com um clique:
[Instale o poder do Amazon Location Service em Kiro](https://kiro.dev/launch/powers/amazon-location-service)
**dica**
Como alternativa, abra o Kiro IDE, navegue até o painel **Powers**, selecione a guia **Available** e pesquise por “Build geospatial applications with Amazon Location Service”.
**nota**
Ao usar o modo [Spec](https://kiro.dev/docs/specs/), inclua “use o poder do Amazon Location Service” em sua solicitação de especificação para que o Kiro o ative.
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#### [ Kiro CLI ]
Instale o Amazon Location Service como uma [habilidade de agente](https://agentskills.io) usando a CLI de habilidades:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a kiro-cli
```
Após a instalação, adicione a habilidade aos recursos do seu agente personalizado em`.kiro/agents/.json`:
```
{
"resources": [
"skill://.kiro/skills/**/SKILL.md"
]
}
```
**nota**
As instalações de habilidades do Kiro CLI não incluem a configuração MCP automaticamente. Consulte [Servidores MCP](#ai-llms-mcp-servers) para obter a configuração manual.
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Depois de instalado, o Amazon Location Service é ativado automaticamente quando você menciona palavras-chave como “localização”, “mapas”, “geocodificação”, “roteamento”, “lugares”, “delimitação geográfica” ou “rastreamento” em seus prompts.
## Para usuários de Claude Code e Cursor
Para usuários de Claude Code e Cursor, instale o **amazon-location-service**plug-in nos respectivos mercados oficiais. O plug-in inclui a configuração do MCP automaticamente.
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#### [ Claude Code ]
Você pode instalar o **amazon-location-service**plug-in no [Claude Plugins Marketplace](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official) oficial.
Execute o comando a seguir para instalar o plug-in:
```
/plugin install amazon-location-service@claude-plugins-official
```
------
#### [ Cursor ]
Você pode instalar o **amazon-location-service**plug-in no [Cursor Marketplace](https://cursor.com/marketplace/aws) oficial. Para obter informações adicionais, consulte a [documentação do plug-in Cursor](https://docs.cursor.com/plugins). Você também pode instalar dentro do aplicativo Cursor:
1. Abra as configurações do cursor.
1. Navegue até **Plugins**.
1. Pesquise a **AWS**.
1. Selecione o **amazon-location-service**plug-in e escolha **Adicionar ao cursor**.
1. Selecione o escopo do plug-in instalado.
O plug-in deve aparecer em **Plugins** > **Instalado**.
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## Para outros agentes de codificação de IA
Para agentes de codificação de IA que suportam o padrão aberto [Agent Skills](https://agentskills.io) (incluindo GitHub Copilot, Codex OpenCode, Antigravity e [muito mais](https://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents)), instale a habilidade usando a CLI de habilidades:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context
```
A CLI orienta você na seleção de qual agente instalar a habilidade e em qual escopo (nível de projeto ou usuário):
```
$ 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
```
Você também pode instalar diretamente para um agente específico:
GitHub Copiloto:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a github-copilot
```
OpenCode:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a opencode
```
Códice:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a codex
```
Depois de instalada, a habilidade é ativada automaticamente quando sua tarefa envolve localização, mapas, geocodificação, roteamento ou outros tópicos do Amazon Location Service.
**nota**
Para usuários de Claude Code e Cursor, recomendamos o [Para usuários de Claude Code e Cursor](#ai-llms-install-plugin) para a melhor experiência, pois inclui a configuração MCP automaticamente.
## Para uso direto em contexto
Se você não estiver usando os Code/Cursor plug-ins Kiro, Claude ou um dos agentes suportados pelo Agent Skills, você pode carregar os arquivos de contexto diretamente em seu LLM:
1. Comece com a `context/amazon-location.md` partir do [amazon-location-agent-context](https://github.com/aws-geospatial/amazon-location-agent-context)repositório para obter a visão geral do serviço.
1. Adicione arquivos específicos `context/additional/` conforme necessário para sua tarefa ou permita que o cliente LLM os leia sob demanda.
## Servidores MCP
O Kiro IDE (Power) e [Para usuários de Claude Code e Cursor](#ai-llms-install-plugin) as instalações incluem a configuração MCP automaticamente. Se você estiver usando a CLI do Kiro[Para outros agentes de codificação de IA](#ai-llms-install-agent-skill), [Para uso direto em contexto](#ai-llms-install-direct-context) ou configure o seguinte servidor manualmente para obter a funcionalidade completa:
+ **[AWS Servidor MCP](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/what-is-aws-mcp-server.html)** — exploração, execução e acesso à documentação da AWS API. Para obter instruções de configuração, consulte [Introdução ao AWS MCP Server.](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html)