awslabs/agent-plugins

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중요 (Important)

생성형 AI (Generative AI)는 실수를 할 수 있습니다. 선택한 AI 모델 (AI model) 및 에이전트 기반 코딩 어시스턴트 (agentic coding assistant)가 생성한 모든 출력물과 비용을 검토하는 것을 고려해야 합니다. AWS 책임감 있는 AI 정책 (AWS Responsible AI Policy)을 참조하십시오.

팁 (Tip)

Agent Toolkit for AWS가 이제 출시되었습니다! Agent Toolkit for AWS는 AWS Labs에서 제공되는 MCP 서버, 플러그인 (plugins) 및 스킬 (skills)의 후속 제품이며, 여러분과 같은 고객들의 피드백을 바탕으로 만들어졌습니다. 코딩 에이전트 (coding agents)를 사용하여 프로덕션 소프트웨어를 구축하거나 고객을 위한 에이전트를 구축하고 있다면, Agent Toolkit for AWS를 권장합니다. 여기에는 에이전트의 동작을 인간의 동작과 구분하기 위한 IAM 조건 키 (IAM condition keys), CloudWatch 및 CloudTrail 가시성, 그리고 정확성과 효과가 검증된 스킬 (skills)이 포함되어 있습니다. 이 리포지토리 (repo)는 계속 작동하며 기여 (contributions)를 받습니다. 시간이 지남에 따라, 이곳의 가장 유용한 프로젝트들은 Agent Toolkit for AWS로 이동하게 될 것입니다.

Agent Plugins for AWS는 AI 코딩 에이전트 (AI coding agents)에게 AWS를 설계, 배포 및 운영하는 데 도움이 되는 스킬 (skills)을 제공합니다. Agent 플러그인 (Agent plugins)은 현재 Claude Code, Codex, 그리고 Cursor에서 지원됩니다.

AI 코딩 에이전트 (AI coding agents)는 소프트웨어 개발에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 개발자가 코드를 더 효율적으로 작성, 검토 및 배포할 수 있도록 돕고 있습니다. 에이전트 스킬 (Agent skills)과 더 넓은 범위의 에이전트 플러그인 패키징 모델 (agent plugin packaging model)은 모델 컨텍스트 (model context)를 비대하게 만들지 않으면서 코딩 에이전트를 신뢰할 수 있는 결과로 유도하기 위한 베스트 프랙티스 (best practices)로 떠오르고 있습니다. 개발자들은 긴 AWS 가이드를 프롬프트 (prompts)에 반복해서 붙여넣는 대신, 이제 해당 가이드를 에이전트가 관련이 있을 때 호출할 수 있는 재사용 가능하고 버전 관리되는 기능 (capabilities)으로 인코딩할 수 있습니다. 이는 결정론 (determinism)을 향상시키고, 컨텍스트 오버헤드 (context overhead)를 줄이며, 팀 전체에서 에이전트 동작을 표준화하기 쉽게 만듭니다. Agent 플러그인 (Agent plugins)은 다양한 유형의 전문성 아티팩트 (expertise artifacts)를 함께 패키징하는 컨테이너 (containers) 역할을 합니다. 단일 에이전트 플러그인에는 다음이 포함될 수 있습니다:

• Agent skills (에이전트 기술) – 배포, 코드 리뷰 또는 아키텍처 계획과 같은 복잡한 작업을 AI가 수행할 수 있도록 안내하는 구조화된 워크플로 (workflows) 및 모범 사례 플레이북 (playbooks)입니다. Agent skills는 도메인 전문 지식을 단계별 프로세스로 인코딩합니다.
• MCP servers (MCP 서버) – 외부 서비스, 데이터 소스 및 API에 대한 연결입니다. MCP servers는 어시스턴트가 런타임 (runtime)에 실시간 문서, 가격 데이터 및 기타 리소스에 액세스할 수 있도록 합니다. AWS용 MCP servers에 대해 자세히 알아보세요.
• Hooks (훅) – 개발자의 작업에 따라 실행되는 자동화 및 가드레일 (guardrails)입니다. Hooks는 변경 사항을 검증하거나, 표준을 강제하거나, 워크플로를 자동으로 트리거할 수 있습니다.
• References (참조) – 에이전트 기술 (agent skill)이 참조할 수 있는 문서, 기본 설정 및 지식입니다. References는 프롬프트 (prompt)를 비대하게 만들지 않으면서 에이전트 기술을 더 똑똑하게 만듭니다.

이 분야에서 새로운 유형의 전문 지식 아티팩트 (artifacts)가 등장함에 따라, 이를 에이전트 플러그인 (agent plugins)으로 패키징할 수 있어 개발자에게 투명한 진화를 제공할 수 있습니다.

보안과 코드 품질을 유지하면서 플러그인 지원 개발의 이점을 극대화하려면 다음의 필수 가이드라인을 따르십시오:

• 배포 전에는 항상 생성된 코드를 검토하십시오 (예: 보안, 비용, 탄력성(resilience)에 대한 제약 조건 준수 여부).
• 플러그인을 개발자의 판단과 전문 지식을 대체하는 것이 아니라 가속기 (accelerators)로 사용하십시오.
• 최신 AWS 모범 사례의 혜택을 누릴 수 있도록 플러그인을 최신 상태로 유지하십시오.
• AWS 자격 증명 (credentials)을 구성할 때는 최소 권한 원칙 (principle of least privilege)을 따르십시오.
• 생성된 인프라 코드에 대해 보안 스캐닝 도구를 실행하십시오.

플러그인 (Plugin)	설명 (Description)	상태 (Status)
amazon-location-service	Amazon Location Service를 사용하여 애플리케이션에 지도, 지오코딩 (geocoding), 라우팅 (routing), 장소 검색 (places search) 및 지리공간 (geospatial) 기능을 추가합니다	사용 가능 (Available)
aws-amplify	인증 (auth), 데이터 (data), 스토리지 (storage) 및 함수 (functions)를 위한 가이드 워크플로우를 사용하여 AWS Amplify Gen 2로 풀스택 (full-stack) 앱을 구축합니다	사용 가능 (Available)
aws-serverless	Lambda, API Gateway, EventBridge, Step Functions 및 내구성이 있는 함수 (durable functions)를 사용하여 서버리스 (serverless) 애플리케이션을 구축합니다	사용 가능 (Available)
codebase-documentor-for-aws	AWS에 배포된 서비스와 코드베이스 (codebases)를 분석하여 신뢰할 수 있는 출처 (source-of-truth) 인용이 포함된 구조화된 기술 문서를 생성합니다	사용 가능 (Available)
databases-on-aws	AWS 데이터베이스 포트폴리오를 위한 데이터베이스 가이드 — 스키마 설계 (schema design), 쿼리 (queries), 마이그레이션 (migrations) 및 멀티 테넌트 패턴 (multi-tenant patterns)	일부 서비스 사용 가능 (Aurora DSQL)
deploy-on-aws	아키텍처 권장 사항, 비용 추정치 및 IaC 배포를 통해 AWS에 애플리케이션을 배포합니다	사용 가능 (Available)
sagemaker-ai	Amazon SageMaker AI의 영역을 다루며, 코딩 어시스턴트 (coding assistants)에 직접 제공되는 심도 있는 AWS AI/ML 전문 지식을 활용하여 AI 모델을 구축, 학습 및 배포합니다	사용 가능 (Available)

/plugin marketplace add awslabs/agent-plugins

/plugin install amazon-location-service@agent-plugins-for-aws

또는

/plugin install aws-amplify@agent-plugins-for-aws

또는

/plugin install aws-serverless@agent-plugins-for-aws

또는

/plugin install codebase-documentor-for-aws@agent-plugins-for-aws

또는

/plugin install databases-on-aws@agent-plugins-for-aws

또는

/plugin install deploy-on-aws@agent-plugins-for-aws

또는

/plugin install sagemaker-ai@agent-plugins-for-aws

Codex는 .agents/plugins/marketplace.json을 통한 리포지토리 로컬 마켓플레이스 (repo-local marketplaces) 및 플러그인 매니페스트 (plugin manifests)와 plugins/*/.codex-plugin/plugin.json 아래의 플러그인별 매니페스트를 지원합니다. 이 리포지토리는 Build plugins의 공식 Codex 플러그인 패키징 가이드를 따라 두 가지 모두를 포함하고 있습니다.

이 리포지토리의 플러그인을 Codex에서 테스트하려면:

• 이 리포지토리를 로컬에 Clone 합니다.
• Codex에서 리포지토리를 열어 Codex가 .agents/plugins/marketplace.json을 발견할 수 있도록 합니다.
• Codex를 재시작합니다.
• 플러그인 디렉토리를 열고, Agent Plugins for AWS 마켓플레이스를 선택한 후 사용하려는 플러그인을 설치합니다.

알려진 제한 사항:

• Claude 전용 자동 훅 (automatic hooks)은 아직 Codex 매니페스트 (manifests)에 연결되지 않았습니다.
• databases-on-aws 프롬프트 훅 (prompt hook)은 Claude 전용 환경 변수에 의존하지 않기 때문에 포함되어 있습니다.

Cursor 마켓플레이스에서 deploy-on-aws 플러그인을 설치할 수 있습니다. 추가 정보는 Cursor 플러그인 문서를 참조하십시오. 또한 Cursor 애플리케이션 내에서도 설치할 수 있습니다:

• Cursor Settings를 엽니다.
• Plugins로 이동합니다.
• AWS를 검색합니다.
• 설치하려는 플러그인을 선택하고 Add to Cursor를 클릭합니다.
• 설치된 플러그인의 범위 (scope)를 선택합니다.
• 플러그인이 Plugins -> Installed 아래에 나타나야 합니다.

제3자 CLI인 @every-env/compound-plugin을 사용하여 Claude Code 플러그인을 Kiro 형식으로 변환할 수 있습니다. 이는 스킬 (skills; SKILL.md 워크플로 지침 및 참조 문서)과 MCP 서버 설정을 Kiro의 .kiro/ 형식으로 변환합니다.

Bun (최신 버전 권장)이 필요합니다.

참고

훅 (Hook) 변환은 현재 진행 중인 작업입니다. Claude Code와 Kiro의 훅 모델이 1:1로 일치하지 않기 때문에, 변환 과정에서 현재 훅은 완전히 제외됩니다. 스킬 (skills)과 MCP 서버는 완전히 지원됩니다.

현재 작업 디렉토리의 .kiro/에 작성합니다:

COMPOUND_PLUGIN_GITHUB_SOURCE=https://github.com/awslabs/agent-plugins \
bunx @every-env/compound-plugin install deploy-on-aws --to kiro

모든 프로젝트에서 스킬을 사용할 수 있도록 ~/.kiro/에 작성합니다:

COMPOUND_PLUGIN_GITHUB_SOURCE=https://github.com/awslabs/agent-plugins \
bunx @every-env/compound-plugin install deploy-on-aws --to kiro --output ~/.kiro

deploy-on-aws를 위 표에 있는 다른 플러그인 이름(예: aws-serverless, amazon-location-service, migration-to-aws, aws-amplify)으로 교체하십시오.

Tip

만약 스킬 (skill)이 자동으로 활성화되지 않는다면, 프롬프트(prompt)에서 "Use the deploy skill to ..."라고 말하여 명시적으로 호출할 수 있습니다. Kiro의 의도 매칭 (intent matching)이 항상 스킬을 자동으로 트리거하지 않을 수 있습니다.

bunx가 "Cannot find package" 오류와 함께 실패하는 경우, bun 캐시를 삭제하고 다시 시도하십시오:

rm -rf ~/.bun/install/cache/@every-env

변환 도구 (conversion tool)와 관련된 문제는 EveryInc/compound-engineering-plugin에 보고해 주시기 바랍니다.

인증 설정, SDK 통합 및 모범 사례 (best practices)를 포함하여 Amazon Location Service를 통해 지도, 장소 검색, 지오코딩 (geocoding), 라우팅 (routing) 및 기타 지리공간 (geospatial) 기능을 추가하는 방법을 개발자에게 안내합니다.

Agent Skill	Triggers
amazon-location-service	"add a map", "geocode an address", "calculate a route", "location-aware app", "Amazon Location Service", "geospatial", "places search"

Server	Purpose
aws-mcp	AWS documentation and service guidance

공식 AWS Agent 표준 운영 절차 (SOPs)의 안내에 따라 TypeScript 코드 우선 개발 (code-first development) 방식을 사용하여 AWS Amplify Gen 2로 풀스택 (full-stack) 앱을 구축합니다.

Backend- Amplify Gen 2 리소스 생성 (auth, data, storage, functions)
Sandbox- 테스트를 위해 샌드박스 (sandbox)에 배포
Frontend & Test- 프론트엔드를 백엔드에 연결하고 로컬에서 검증
Production- 프로덕션 (production)에 배포

Agent Skill	Triggers
amplify-workflow	"build Amplify app", "create Amplify project", "add auth to Amplify", "deploy Amplify", "full-stack Amplify"

Server	Purpose
aws-mcp	AWS documentation and service guidance

AWS Lambda, API Gateway, EventBridge, Step Functions 및 내구성이 있는 함수 (durable functions)를 사용하여 서버리스 (serverless) 애플리케이션을 설계, 구축, 배포, 테스트 및 디버깅합니다. SAM 및 CDK 배포 워크플로 (workflows), SAM 템플릿 검증 훅 (validation hook), 그리고 회복 탄력성이 있고 실행 시간이 길며 다단계인 애플리케이션을 구축하기 위한 AWS Lambda durable functions 스킬을 포함합니다.

에이전트 스킬 (Agent Skill)	트리거 (Triggers)
aws-lambda	"Lambda function", "event source", "serverless application", "API Gateway", "EventBridge", "Step Functions", "serverless API", "event-driven architecture", "Lambda trigger"
aws-serverless-deployment	"use SAM", "SAM template", "SAM init", "SAM deploy", "CDK serverless", "CDK Lambda construct", "NodejsFunction", "PythonFunction", "serverless CI/CD pipeline"
aws-lambda-durable-functions	"lambda durable functions", "workflow orchestration", "state machines", "retry/checkpoint patterns", "long-running stateful Lambda", "saga pattern", "human-in-the-loop"

서버 (Server)	목적 (Purpose)
aws-serverless-mcp	서버리스 (Serverless) 개발 가이드, 프로젝트 스캐폴딩 (scaffolding), IaC 생성 및 배포

훅 (Hook)	트리거 (Trigger)	작업 (Action)
SAM template validation	template.yaml /template.yml 수정 후	sam validate를 실행하고 오류를 인라인으로 보고

코드베이스를 분석하여 모든 발견 사항을 이를 생성한 정확한 코드로 연결하는 신뢰할 수 있는 출처(source-of-truth) 인용을 포함한 구조화된 기술 문서를 생성합니다. 개요 기반 파이프라인(outline-driven pipeline)을 사용하여 어떤 규모의 코드베이스라도 체계적으로 분석하며, 재개 가능성을 위해 지속적인 작업 보드(task board)를 사용합니다.

에이전트 스킬 (Agent Skill)	트리거 (Triggers)
document-service	"analyze this codebase", "generate documentation", "document this service", "I inherited this code", "help me understand this system", "draw the architecture", "what does this system look like"

서버 (Server)	목적 (Purpose)
awsknowledge	AWS 서비스 설명, 아키텍처 가이드, 문서 링크
awsiac	CDK/CloudFormation 리소스 스키마 검증 및 IaC 모범 사례

AWS 데이터베이스 포트폴리오를 위한 데이터베이스 가이드입니다. 스키마를 설계하고, 쿼리를 실행하며, 마이그레이션을 처리하고, 애플리케이션을 구축하며, 워크로드에 적합한 데이터베이스를 선택합니다. 현재 서버리스이며 PostgreSQL과 호환되는 분산 SQL 데이터베이스인 Aurora DSQL을 포함합니다.

Agent Skill	Triggers
dsql
"Aurora DSQL", "DSQL schema", "distributed SQL database", "serverless PostgreSQL-compatible database", "create DSQL table", "migrate to DSQL"

Server	Purpose
awsknowledge
AWS documentation, architecture guidance, and best practices
aurora-dsql
Direct database operations — queries, schema, transactions (disabled by default)

Hook	Trigger	Action
Schema verification	After transact operations	Prompts verification of schema changes and affected rows

에이전트에게 AWS 배포를 가속화할 수 있는 기술을 부여합니다. AWS 아키텍처 및 서비스 추천, 비용 추정, 코드형 인프라 (Infrastructure as Code (IaC) - CDK 또는 CloudFormation) 생성, 그리고 배포 가이드를 제공합니다.

Analyze (분석)- 코드베이스를 스캔하여 프레임워크, 데이터베이스, 의존성 확인
Recommend (추천)- 간결한 근거와 함께 AWS 서비스 선택
Estimate (추정)- 진행 전 비용 추정치 표시
Generate (생성)- IaC 코드 (CDK/CloudFormation) 작성
Deploy (배포)- 사용자 확인 후 실행

Agent Skill	Triggers
deploy
"deploy to AWS", "host on AWS", "run this on AWS", "AWS architecture", "estimate AWS cost", "generate infrastructure"

Server	Purpose
awsknowledge
AWS documentation, architecture guidance, and best practices
awspricing
Real-time AWS service pricing for cost estimates
aws-iac-mcp
IaC best practices for CDK/CloudFormation