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# 使用 AI 代理构建
AI 和 Amazon Location Service LLMs 可以为 API 使用、代码生成和故障排除提供智能帮助，从而显著加快开发速度。通过为你的 LLM 客户端配置正确的 MCP 服务器和上下文，你可以创建一个了解 AWS 服务和 Amazon Location Service 细节的强大开发助手。按照本页的建议使用最少的上下文和 MCP 配置，可以确保您选择的 LLM 模型具有足够的上下文，从而在不使上下文窗口不堪重负的情况下得出正确的结果。这可以减少幻觉并提高结果的准确性。此配置还可确保模型知识截止不会影响结果的质量。Amazon Location Service 代理上下文包为常用 AI 编码助手提供 ready-to-use集成，引导 AI 代理添加地图、地点搜索、地理编码、路径和其他地理空间功能，包括身份验证设置、SDK 集成和最佳实践。选择与您的开发环境相匹配的安装方法。
## 适合 Kiro 用户
[Kiro](https://kiro.dev) 通过 Kiro IDE（作为强大功能）和 Kiro CLI（作为代理技能）支持 Amazon Location Service。
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#### [ Kiro IDE ]
使用一键安装链接将 Amazon Location Service 作为强大功能安装：
[在 Kiro 中安装 Amazon Location Service 电源](https://kiro.dev/launch/powers/amazon-location-service)
**提示**
或者，打开 Kiro IDE，导航到 P **ow** ers 面板，选择 “**可用**” 选项卡，然后搜索 “使用 Amazon Location Service 构建地理空间应用程序”。
**注意**
使用[规格模式时，请在规格](https://kiro.dev/docs/specs/)提示中包含 “使用 Amazon Location Service 电源”，让 Kiro 将其激活。
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#### [ Kiro CLI ]
使用[技能 CLI 将 Amazon Location Service 安装为代理](https://agentskills.io)技能：
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a kiro-cli
```
安装后，将该技能添加到自定义代理的资源中`.kiro/agents/.json`：
```
{
"resources": [
"skill://.kiro/skills/**/SKILL.md"
]
}
```
**注意**
Kiro CLI 技能安装不会自动包含 MCP 配置。[MCP 服务器](#ai-llms-mcp-servers)有关手动设置，请参阅。
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安装后，当您在提示中提及 “位置”、“地图”、“地理编码”、“路线”、“地点”、“地理围栏” 或 “跟踪” 等关键字时，Amazon Location Service 会自动激活。
## 适用于 Claude 代码和游标用户
对于 Claude Code 和 Cursor 用户，请从相应的官方市场安装**amazon-location-service**插件。该插件自动包含 MCP 配置。
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#### [ Claude Code ]
你可以从官方 [Claude **amazon-location-service**Plugins Marketplace 安装该插件](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official)。
运行以下命令安装插件：
```
/plugin install amazon-location-service@claude-plugins-official
```
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#### [ Cursor ]
你可以从官方 C [ursor Marketplace](https://cursor.com/marketplace/aws) 上安装该**amazon-location-service**插件。有关更多信息，请参阅 C [ursor 插件文档](https://docs.cursor.com/plugins)。您也可以在 Cursor 应用程序中安装：
1. 打开 “光标设置”。
1. 导航到**插件**。
1. 搜索 A **WS**。
1. 选择**amazon-location-service**插件并选择 “**添加到光标**”。
1. 选择已安装插件的范围。
该插件应显示在 “**插件**” > “**已安装**” 下。
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## 对于其他 AI 编码代理
对于支持特工[技能开放标准（包括 C GitHub opilot、Codex OpenCode、Antigravity [等](https://github.com/vercel-labs/skills?tab=readme-ov-file#supported-agents)）的 AI 编码代理](https://agentskills.io)，请使用技能 CLI 安装技能：
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context
```
CLI 将指导您选择为哪个代理安装技能以及在哪个范围（项目或用户级别）：
```
$ 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
```
您也可以直接为特定代理安装：
GitHub 副驾驶：
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a github-copilot
```
OpenCode:
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a opencode
```
法典：
```
npx skills add aws-geospatial/amazon-location-agent-context -a codex
```
安装完成后，当您的任务涉及位置、地图、地理编码、路线或其他 Amazon Location Service 主题时，该技能会自动激活。
**注意**
对于 Claude Code 和 Cursor 用户，我们建议使用[适用于 Claude 代码和游标用户](#ai-llms-install-plugin)以获得最佳体验，因为它会自动包含 MCP 配置。
## 用于直接上下文使用
如果你没有使用 Kiro、Claude Code/Cursor 插件或 Agent Skills 支持的代理，你可以将上下文文件直接加载到 LLM 中：
1. `context/amazon-location.md`从[amazon-location-agent-context](https://github.com/aws-geospatial/amazon-location-agent-context)存储库开始查看服务概述。
1. 根据需要添加任务中的`context/additional/`特定文件，或者允许 LLM 客户端按需读取这些文件。
## MCP 服务器
Kiro IDE（电源）和[适用于 Claude 代码和游标用户](#ai-llms-install-plugin)安装包含 MCP 自动配置。如果您使用的是 Kiro CLI [对于其他 AI 编码代理](#ai-llms-install-agent-skill) [用于直接上下文使用](#ai-llms-install-direct-context)、或，请手动配置以下服务器以获得全部功能：
+ **[AWS MCP 服务器](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/what-is-aws-mcp-server.html)** — AWS API 探索、执行和文档访问。有关设置说明，请参阅 [AWS MCP 服务器入门](https://docs.aws.amazon.com/aws-mcp/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html)。