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> 作者：Clare Liguori (@clare_liguori) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-05-07

> 原始來源：https://x.com/clare_liguori/status/2052115538701394205

## 中文摘要

AWS 推出 Agent Toolkit，支援 40+ 技能與遠端 MCP 伺服器，讓 AI 程式開發 Agent 輕鬆建置 AWS 應用。

Clare Liguori 興奮宣布 AWS Agent Toolkit 正式發布，提供 40+ 技能、3 個 Agent plugin，以及遠端 MCP 伺服器，讓 Agent 可呼叫超過 15,000 個 AWS API、執行腳本、搜尋文件並擷取技能。[GitHub 儲存庫](https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws) 已開放下載。

**快速入門指令**

不同 Agent 的安裝方式各異，需依序執行精確指令。

**Claude Code：**
```
/plugin marketplace add aws/agent-toolkit-for-aws
```
安裝核心 plugin：
```
/plugin install aws-core@agent-toolkit-for-aws
```
- `aws-core`：涵蓋服務選擇、CDK/CloudFormation、無伺服器、容器、儲存、觀測性、計費、SDK 使用與部署。
```
/plugin install aws-agents@agent-toolkit-for-aws
```
- `aws-agents`：建置 Amazon Bedrock 與 AgentCore 的 AI Agent。
```
/plugin install aws-data-analytics@agent-toolkit-for-aws
```
- `aws-data-analytics`：S3 Tables、AWS Glue 與 Athena 的資料湖、分析與 ETL 工作流程。

**Codex：**
在終端機執行：
```
codex plugin marketplace add aws/agent-toolkit-for-aws
```
啟動 Codex 後執行 `/plugins` 瀏覽並安裝 **aws-core** plugin。

**Kiro：**
編輯 `.kiro/settings/mcp.json`：
```json
{
  "mcpServers": {
    "aws": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-proxy-for-aws@latest",
        "https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp",
        "--metadata", "AWS_REGION=us-west-2"
      ]
    }
  }
}
```
安裝技能：
```
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws
```

**其他 Agent：**
參考 [AWS MCP Server 入門指南](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html) 配置 AWS MCP Server，再執行：
```
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws
```

**先決條件**：需安裝 [uv](https://docs.astral.sh/uv/)；API 呼叫與腳本執行需本地配置 AWS 帳號憑證，但文件搜尋與技能發現無需。詳見 [使用者指南](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/)。

**包含元件**

**Plugins**：將 AWS MCP Server 配置與 Agent 技能打包成單一安裝，適用 Claude Code 與 Codex；其他 Agent 直接配置 MCP Server 並安裝技能。

| Plugin | 描述 |
|--------|-------------|
| [aws-core](plugins/aws-core/) | 核心 AWS 技能與 MCP Server 配置，涵蓋服務選擇、CDK/CloudFormation、無伺服器、容器、儲存、觀測性、計費、SDK 使用與部署。**建議從此開始。** |
| [aws-agents](plugins/aws-agents/) | 使用 Amazon Bedrock 與 AgentCore 在 AWS 上建置 AI Agent 的技能。 |
| [aws-data-analytics](plugins/aws-data-analytics/) | S3 Tables、AWS Glue 與 Athena 的資料湖、分析與 ETL 工作流程技能。 |

**Skills**：精選指令與參考資料包，讓 Agent 完成特定 AWS 任務，按需載入僅擷取相關內容。
```
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws
```
瀏覽 [`skills/`](skills/) 目錄查看所有技能。

**Rules files**：專案層級配置檔案，指導 Agent 最有效使用 AWS，例如透過 AWS MCP Server、發現技能或先搜尋文件再行動。詳見 [`rules/`](rules/)。

**AWS MCP Server**：管理式伺服器，透過 Model Context Protocol 提供 Agent 存取 AWS，涵蓋：
- **完整 AWS API 涵蓋**：單一認證端點互動 300+ AWS 服務。
- **沙盒腳本執行**：Agent 可在隔離環境執行 Python 腳本，處理複雜多步驟操作。
- **即時文件存取**：無需認證搜尋並擷取最新 AWS 文件、API 參考與服務功能。
- **企業控制**：Amazon CloudWatch 指標、IAM 情境金鑰（Agent 專屬政策）、AWS CloudTrail 審核記錄。

操作、工具、認證與支援區域詳見 [AWS MCP Server 文件](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/understanding-mcp-server-tools.html)。

**文件資源**
- [使用者指南](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/)：設定、配置與參考。
- [AWS MCP Server 工具](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/understanding-mcp-server-tools.html)：所有 MCP 工具參考。

**與 AWS Labs 的關係**

2025 年 AWS 透過 [AWS Labs](https://github.com/awslabs) 發布 MCP servers、skills 與 plugins；**Agent Toolkit for AWS 是其後繼者**，推薦使用，因具備關鍵優勢：
- IAM 條件金鑰區分 Agent 與人類動作，可撰寫僅限 Agent 的政策（例如 MCP Server 只允許唯讀，即使使用者 IAM 角色可寫入）。
- 每筆請求皆有 CloudWatch 指標與 CloudTrail 審核記錄，便於監控與稽核 Agent 活動。
- 技能經徹底 End to End (端到端) 評估，確保工作流程成功完成。

[AWS Labs](https://github.com/awslabs) 工具持續運作並接受貢獻，未來最佳部分將遷移至 Agent Toolkit for AWS，確保客戶獲得最廣泛工具與指引。

**授權**：Apache-2.0 License，詳見 [LICENSE](LICENSE)。

## 標籤

Agent, MCP, 新產品, 開源專案, SDK, AWS, Anthropic