Kiro AWS Expert Agent

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用一个 JSON 文件，让 Kiro CLI 按需查询 AWS 官方文档——不污染主会话上下文，不拖慢启动速度。

本文分享这个轻量方案的设计思路，以及在 Kiro CLI agent 体系中做架构选择时的一些思考。

痛点

我日常用 Kiro CLI 做各种项目，偶尔需要查 AWS 文档——某个 API 的参数、某个服务的区域可用性、CDK 的写法。

直觉上有两个选择：

全局加载 AWS Knowledge MCP Server：在 ~/.kiro/settings/mcp.json 里配置，每次启动 Kiro CLI 都会加载。但这意味着即使我在写一个纯前端项目，AWS 的工具定义也会占用上下文窗口、消耗 token。
让 Kiro 用 web_search 在线搜索：Kiro CLI 内置了 web_search 工具，明确要求它搜索 AWS 文档，大多数时候也能得到答案。

两种方式都能用，但都不够理想。

三种方案的对比

在动手之前，我仔细比较了三种方案：

方案一：全局集成 MCP Server

// ~/.kiro/settings/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "aws-knowledge": {
      "url": "https://knowledge-mcp.global.api.aws",
      "type": "http"
    }
  }
}

优点是体验最好——Kiro 可以直接调用 search_documentation、read_documentation、get_regional_availability 等专用工具，结果精准且结构化。

缺点是始终在线。MCP server 的工具定义会出现在每次对话的上下文中，无论你是否在做 AWS 相关的工作。对于偶尔查 AWS 的用户来说，这是不必要的开销。

方案二：web_search

> 搜索 AWS 文档，查找 CloudFront Standard Log v2 的配置方法

Kiro CLI 内置的 web_search 工具可以搜索互联网，包括 AWS 文档。不需要任何额外配置。

但 web_search 是通用搜索引擎，和 AWS Knowledge MCP Server 的专用工具相比有明显差距：

	web_search	AWS Knowledge MCP Server
数据源	通用搜索引擎索引	AWS 官方文档、API 参考、What's New、博客、Well-Architected 等结构化内容
工具	搜索 + 抓取网页	5 个专用工具：文档搜索、文档阅读、内容推荐、区域列表、区域可用性查询
精准度	可能返回过时内容或第三方文章	直接查 AWS 官方源
结构化查询	不支持	支持按区域、按服务的精确查询
上下文消耗	搜索结果进入主会话上下文	同样进入主会话上下文

关键区别：web_search 就像用 Google 搜 AWS 文档，而 Knowledge MCP Server 就像直接在 AWS 文档站内搜索。后者能做到前者做不到的事——比如查询某个 API 在哪些区域可用。

而且两者有一个共同的问题：搜索结果都会进入主会话上下文。

方案三：Subagent

这是我最终选择的方案。利用 Kiro CLI 的自定义 Agent 机制，把 AWS Knowledge MCP Server 封装成一个独立的 subagent。

> 查询 Lambda 的最新功能

Kiro 的 default agent 根据 subagent 的 description 识别到这是 AWS 相关查询，自动将请求委托给 aws-expert subagent。subagent 在自己的上下文中调用 MCP server，查完文档后把结果返回给主会话。

核心优势：上下文隔离。AWS 文档的搜索过程、中间结果、工具调用都留在 subagent 的上下文里，主会话只收到最终答案。这是前两种方案都做不到的。

AWS MCP Server 生态

在选择用哪个 MCP server 之前，值得了解一下 AWS 官方提供了哪些 MCP server。完整列表在 awslabs.github.io/mcp。

其中"入门三件套"是：

AWS MCP：统一入口，聚合多个 AWS MCP server 的能力
AWS API MCP Server：直接调用 AWS API
AWS Knowledge MCP Server：查询 AWS 文档和知识库

我选择 Knowledge MCP Server 是因为它完全是只读的文档查询，不需要 AWS 凭证，不会对账户产生任何影响，非常适合封装成一个安全的 subagent。

它提供 5 个工具：

工具	用途
`search_documentation`	搜索 AWS 文档，支持按主题过滤
`read_documentation`	读取文档页面并转为 Markdown
`recommend`	获取相关文档推荐
`list_regions`	列出所有 AWS 区域
`get_regional_availability`	查询服务/API 的区域可用性

数据源覆盖 AWS 官方文档、API 参考、What's New、Builder Center、博客、Well-Architected 指南、Amplify 文档、CDK/CloudFormation 文档和示例。

agent.json 设计解析

整个 subagent 的核心就是一个 JSON 文件，安装到 ~/.kiro/agents/aws-expert.json：

{
  "name": "aws-expert",
  "description": "Delegate to this agent when the user asks about AWS services, features, configurations, best practices, or troubleshooting. This agent connects to the live AWS Knowledge MCP Server to search real-time official documentation, API references, What's New announcements, blogs, Well-Architected guidance, CDK/CloudFormation examples, and Amplify docs. Use this agent instead of answering from general knowledge whenever the user needs current, accurate, or detailed AWS information. Triggers on: AWS, Lambda, EC2, S3, CloudFront, DynamoDB, ECS, EKS, IAM, VPC, CDK, CloudFormation, Bedrock, SageMaker, or any AWS service name.",
  "prompt": "You are an AWS documentation expert...",
  "mcpServers": {
    "aws-knowledge": {
      "url": "https://knowledge-mcp.global.api.aws",
      "type": "http"
    }
  },
  "tools": ["@aws-knowledge"],
  "allowedTools": ["@aws-knowledge/*"],
  "includeMcpJson": false
}

每个字段都有特定的设计考量：

description：给主 agent 看的路由指令

这是最关键的字段。Kiro 的 default agent（kiro_default）根据 description 来决定是否将请求委托给这个 subagent。

如果 description 只写"AWS documentation expert"，kiro_default 可能会想"我自己也懂 AWS"，然后用自己的知识回答。所以 description 必须明确传达两件事：

什么时候该委托："Delegate to this agent when..."
为什么要委托而不是自己回答："This agent connects to the live AWS Knowledge MCP Server"——强调这个 subagent 能做 kiro_default 做不到的事（查实时文档）

末尾的触发关键词列表帮助路由匹配，覆盖常见 AWS 服务名。

prompt：给 subagent 自己看的行为指导

prompt 和 description 的职责完全不同：

description → 给 kiro_default 看，决定"要不要调用我"
prompt → 给 aws-expert 自己看，决定"被调用后怎么回答"

这里有一个关键的设计考量：subagent 的回复不会直接呈现给用户，而是先返回给 kiro_default，由 kiro_default 转述。这个转述过程中，kiro_default 会根据自己的判断对内容进行总结和压缩。如果 subagent 的回复是一大段非结构化的文本，压缩后很容易丢失关键信息。

所以 prompt 里要求 aws-expert 用固定的结构返回响应——Direct Answer、Complete Code Examples、Step-by-Step Instructions、Key Requirements、Documentation URLs。这样即使 kiro_default 做了压缩，结构化的格式也能帮助它保留每个部分的核心内容，而不是把整个回复笼统地缩成一两句话。prompt 里甚至直接写明了 "Your response will be summarized by another agent - make code examples PROMINENT"，提醒 subagent 把代码示例放在最显眼的位置。

tools vs allowedTools

这两个字段容易混淆：

tools：定义 subagent 能用哪些工具（可用范围）
allowedTools：定义哪些工具不需要用户确认就能直接调用

两者缺一不可。没有 tools，subagent 没有工具可用；没有 allowedTools，每次调用 MCP 工具都会弹出确认提示。

includeMcpJson: false

这个字段确保 subagent 不会加载用户全局 mcp.json 中的其他 MCP server。aws-expert 只需要 AWS Knowledge MCP Server，不需要用户可能配置的 git、fetch 等其他工具。保持 subagent 的工具集干净。

已知限制：响应压缩

这是使用 subagent 架构时最容易踩的坑。

问题

Kiro 的 default agent（kiro_default）在收到 subagent 的回复后，会对内容进行转述。这个过程中，kiro_default 会根据自己的判断对内容进行总结和压缩。

原因

这不是 bug，而是 kiro_default 的设计行为。subagent 的回复对 kiro_default 来说只是"参考信息"，它会根据自己的判断决定呈现多少内容给用户。

解决办法

方法一：在 prompt 中要求结构化输出（已内置）

上文提到，aws-expert 的 prompt 已经要求 subagent 用固定结构返回响应，并明确提醒 "Your response will be summarized by another agent"。这是主要的应对手段——结构化的格式让 kiro_default 在压缩时能保留每个部分的核心内容，而不是把整个回复笼统地缩成一两句话。大多数场景下，这已经足够。

方法二：在提问时明确要求保留完整内容

> 查询 CloudFront Functions 的完整代码示例，请完整转述 subagent 的回复，不要省略代码

在 prompt 中加上"完整转述""不要省略"等指令，可以进一步引导 kiro_default 减少压缩。不能保证每次都有效，但大多数情况下能改善。

方法三：直接在主会话中集成 MCP Server

如果你的工作场景需要频繁获取完整代码示例，更可靠的做法是跳过 subagent，直接把 MCP Server 加到主会话：

// ~/.kiro/settings/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "aws-knowledge": {
      "url": "https://knowledge-mcp.global.api.aws",
      "type": "http"
    }
  }
}

这样 Kiro 直接调用 MCP 工具，结果不经过转述，完整度有保障。代价是 MCP 工具定义会始终占用上下文。

怎么选

快速查询和研究（"这个 API 支持哪些参数？""这个服务在哪些区域可用？"）→ 用 aws-expert subagent，响应压缩影响不大
需要完整代码示例用于实施（"给我一个完整的 CDK stack 示例"）→ 直接集成 MCP Server 更可靠

快速开始

安装

bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/chenghit/kiro-aws-expert-agent/main/install.sh)

或者 clone 后本地安装：

git clone https://github.com/chenghit/kiro-aws-expert-agent.git
cd kiro-aws-expert-agent
bash install.sh

使用

在 Kiro CLI 中直接提问即可，kiro_default 会根据问题内容自动路由到 aws-expert：

> 查询 2026 年新增的 EC2 实例类型
> How to configure CloudFront Standard Log v2?
> AWS App Runner 在 eu-west-1 是否可用？

卸载

rm ~/.kiro/agents/aws-expert.json

前置要求

Kiro CLI 1.24+
互联网连接

总结

回过头看，aws-expert 本身并不复杂——就是一个 JSON 文件，把一个 MCP server 封装成了 subagent。真正有价值的是背后的思路：当你发现某个能力"偶尔需要但不想常驻"时，subagent 是一个很好的封装方式。

这个模式不局限于 AWS 文档查询。任何你觉得"加到主会话太重，不加又不方便"的能力，都可以用同样的方式处理——绑定一个 MCP server，或者挂载一组 Skills，写好 description 让 kiro_default 知道什么时候该委托，写好 prompt 控制 subagent 的输出质量。一个 JSON 文件就是一个专用工具。

Kiro CLI 的自定义 Agent 文档和配置参考覆盖了所有可用的字段。如果你有自己的场景，不妨从一个最小的 agent.json 开始试试。

许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
agent.json		agent.json
install.sh		install.sh
uninstall.sh		uninstall.sh

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tools vs allowedTools

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