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入门 ​

基于 aws/agent-toolkit-for-aws 官方仓库（GA）的 README、rules/、skills/ 与 setup-instructions/ 编写。

速查 ​

  • 是什么：AWS 官方的 AI 编码 agent 工具箱（工具 + 知识 + 护栏），GA，Apache-2.0；社区 awslabs MCP/skills/plugins 的官方继任者
  • 四部分：Plugins（4 个一键插件）+ Skills（按需加载技能库）+ Rules files（项目级规则）+ AWS MCP Server（托管 API 网关，300+ 服务）
  • 装 Skills：npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws/skills（跨 agent）
  • 装 Plugin（Claude Code）：/plugin install aws-core@claude-plugins-official（官方市场默认已加，从 aws-core 开始）
  • AWS CLI：aws configure agent-toolkit
  • 4 个 Plugin：aws-core（核心，start here）· aws-agents（Bedrock AgentCore 建 agent）· aws-data-analytics（数据湖/ETL）· aws-agents-for-devsecops（事件/安全/渗透）
  • 技能库：core-skills 18 个 + specialized-skills 11 组 65 个 ≈ 83 个，按需加载
  • 前提：装 uv；调 API / 跑脚本需 AWS 凭据（文档搜索、技能发现不需要）
  • 护栏：IAM condition keys 区分 agent/人类动作、CloudWatch 指标、CloudTrail 审计

定位：官方 GA，替代社区 awslabs ​

2025 年 AWS 以 AWS Labs 名义发布了一批 MCP server、skills、plugins。AWS Agent Toolkit 是它们的官方继任者，官方建议改用 Toolkit，因为它多了三样社区版没有的关键能力：

  1. IAM condition keys 区分 agent 与人类动作——可写「哪怕用户底层角色能写，agent 走 MCP Server 也只允许只读」的策略
  2. CloudWatch 指标 + CloudTrail 审计——每个请求都可监控、可审计 agent 行为
  3. 技能经端到端评测——工作流更可靠

awslabs 仍会维护并接受贡献，AWS 会逐步把其中最好的迁进 Toolkit。所以两者会并存一段时间，选型时优先官方 Toolkit。

安装（按 agent） ​

不同 agent 有各自的接入方式，核心就两件事：装 Plugin/Skills +（可选）配 AWS MCP Server。

AWS CLI ​

bash
aws configure agent-toolkit

Claude Code（官方市场默认已加） ​

bash
# 核心插件：服务选型、CDK/CloudFormation、serverless、容器、存储、可观测、账单、SDK、部署
/plugin install aws-core@claude-plugins-official
# 建 AI agent（Bedrock、AgentCore）
/plugin install aws-agents@claude-plugins-official
# 数据湖 / 分析 / ETL（S3 Tables、Glue、Athena）
/plugin install aws-data-analytics@claude-plugins-official

若报 Plugin not found，先 /plugin marketplace update claude-plugins-official 刷新索引。

Codex ​

bash
codex plugin marketplace add aws/agent-toolkit-for-aws
# 再启动 Codex，运行 /plugins 浏览并安装 aws-core

Cursor ​

在 Settings → Plugins → Team Marketplaces → Add Marketplace → Import from Repo，指向 aws/agent-toolkit-for-aws；再在 Plugins 面板装 aws-core（先从它开始）。

Kiro（两部分，独立） ​

Kiro 分两步，且两步互不依赖——技能不需要 MCP Server，MCP Server 也不分发本地技能：

json
// 1. .kiro/settings/mcp.json 加 AWS MCP Server（建议 pin 版本防供应链风险）
{
  "mcpServers": {
    "aws": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-proxy-for-aws@1.6.3", "https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp",
               "--metadata", "AWS_REGION=us-west-2"]
    }
  }
}
bash
# 2. 装技能（写入 ~/.kiro/skills/ 全局 或 .kiro/skills/ 项目级）
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws/skills

其它 agent ​

参考 AWS MCP Server 入门指南 配好 MCP Server，再 npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws/skills。

前提：需装 uv；调 AWS API、跑脚本要本地配好 AWS 凭据——但文档搜索、技能发现不需要凭据。

四部分：Plugins / Skills / Rules / MCP Server ​

部分是什么怎么用
Plugins把 MCP Server 配置 + 技能打包成一键安装（4 个）/plugin install aws-core@…（Claude Code/Codex/Cursor）
Skills按需加载的指令 + 参考资料包，agent 只取当前任务相关的npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws/skills
Rules files项目级规则文件，告诉 agent「优先用 MCP Server / 先发现技能 / 先查文档再动手」放进项目（见 rules/）
AWS MCP Server托管的 MCP 服务，agent 经它访问 AWS配置端点后由 agent 调用

AWS MCP Server 提供什么 ​

  • 全 AWS API 覆盖——单一鉴权端点触达 300+ 服务
  • 沙箱脚本执行——在隔离环境跑 Python 做多步操作
  • 实时文档访问——搜索/读取最新 AWS 文档、API 参考，无需鉴权
  • 企业控制——CloudWatch 指标、IAM context keys（写 agent 专属策略）、CloudTrail 审计日志

技能库总览：83 个，12 组 ​

技能库 skills/ 分两层：

  • core-skills（18 个，核心）：aws-blocks（服务选型/IfC）、aws-cdk、aws-cloudformation、aws-serverless、aws-containers、aws-database、aws-iam、aws-networking、aws-observability、aws-messaging-and-streaming、aws-deployment、aws-billing-and-cost-management、amazon-bedrock、aws-sdk-js-v3-usage、aws-sdk-python-usage、aws-sdk-swift-usage、launch-with-aws、signing-in-to-aws
  • specialized-skills（11 组，65 个）：analytics（10）、database（14）、networking-and-content-delivery（13）、serverless（9）、storage（5）、operations（4）、ec2（3）、system-table（3）、migration-and-modernization（2）、security-and-identity（1）、web-and-mobile（1）

按需加载是核心思想：agent 发现并只检索与当前任务相关的技能，不一次性塞满上下文。多数技能内部还会「按需读参考文件 / 知识卡」（如 aws-database 每次只加载 2–3 张服务知识卡）。

下一步 ​

  • 指南 —— 代表性技能逐讲、架构决策表 / 服务对比矩阵 / 部署工作流 / 排障、按需加载与反模式
  • 参考 —— 分组清单、4 插件、安装矩阵、MCP Server、许可与链接