设置用于AI驱动式开发的Amazon Devices Builder Tools
“用于AI驱动式开发的Amazon Devices Builder Tools”包括模型上下文协议 (MCP)（仅提供英文版）服务器和代理技能。这些组件为您的AI编码代理提供特定于亚马逊设备的元数据、工具和工作流，因此您的代理遵循推荐的模式和最佳实践进行项目设置、功能集成、性能分析、故障调试和测试。
Amazon Devices Builder Tools为驱动Fire TV的Vega OS提供支持。对于同样在Fire OS上构建的开发者，它支持应用内购买 (IAP) 集成和应用迁移工作流。
Amazon Devices Builder Tools包括：
- Builder Tools MCP Server - 一个独立的npm程序包，为兼容的AI编码代理提供亚马逊设备的元数据、工具和功能。
- Builder Tools代理技能 - 轻量级、模块化、基于markdown的指令集，可指导您的代理完成Fire TV开发工作流。
- 指导文档 - 为您的AI助手提供亚马逊设备最佳实践基础的上下文文件。
Amazon Devices Builder Tools不收集、传输或存储您的任何机密信息。有关详细信息，请参阅隐私常见问题解答。
Amazon Devices Builder Tools是一个独立的npm程序包，不与Vega SDK捆绑在一起。使用此页面上的步骤单独安装它。有关功能、支持的代理、手动配置选项和工具参考的完整列表，请参阅Amazon Devices Builder Tools自述文件（仅提供英文版）。
@amazon-devices/amazon-devices-buildertools-mcp) 之前称为Vega DevTools (@amazon-devices/vega-devtools-mcp)。如果您安装了先前版本，请从配置文件中删除@amazon-devices/vega-devtools-mcp，然后添加@amazon-devices/amazon-devices-buildertools-mcp以接收最新的更新和功能。先决条件
- Node.js 18或更高版本
- Vega SDK v0.22或更高版本
开始使用
在您的终端（Bash或ZSH shell）中运行以下设置命令，为您的AI代理配置Amazon Devices Builder Tools，并将特定于亚马逊设备的上下文添加到您的项目中：
npx -y @amazon-devices/amazon-devices-buildertools-mcp@latest init-context
此命令为您的AI代理安装和配置MCP、指导和技能。它会提示您选择代理、选择安装目录，以及处理现有的上下文文件。在随后运行init-context时，该命令会自动检查更新并下载新功能。
命令成功完成后，您将看到类似于以下内容的输出：
✅ MCP配置已更新
✅ 已安装上下文文档
✅ Kiro的设置已完成
交互模式（默认）
在交互模式下运行时，系统会引导您完成以下操作：
- 选择您的AI代理（例如，Cursor、Kiro或Other/Custom（其他/自定义））。
- 输入
y/n自动更新代理的MCP设置文件。 - 选择默认的上下文文档安装路径或输入自定义路径。
- 选择操作：
merge（向现有文件添加新内容）、update（覆盖现有文件）或save（写入新文件）。
非交互模式
使用命令行选项跳过提示并自动执行设置过程：
npx -y @amazon-devices/amazon-devices-buildertools-mcp@latest init-context --agent <agent-name> --force
可用选项：
| 选项 | 描述 |
|---|---|
-a, --agent <类型> |
目标AI代理（cursor、cline、kiro、claude-code-cli、claude-code-desktop、github-copilot、amazon-q等） |
-p, --context-document-path |
保存上下文文档的路径 |
-d, --skip-context-document |
跳过上下文文档安装（仅限MCP配置） |
-m, --skip-mcp-config |
跳过MCP配置（仅限上下文文档） |
-f, --force |
跳过所有确认提示并强制覆盖 |
-h, --help |
显示init-context的帮助 |
检查代理设置状态
安装MCP服务器和上下文文档后，使用check-status命令验证您的设置：
npx -y @amazon-devices/amazon-devices-buildertools-mcp@latest check-status
要检查特定代理，请运行以下命令：
npx -y @amazon-devices/amazon-devices-buildertools-mcp@latest check-status --agent <agent-name>
此命令检查：
- 上下文文档安装状态和版本
- MCP配置状态
- 检测传统配置
输出示例：
代理 │ 上下文文档 │ MCP配置
───────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────
Kiro │ ✅ v5.1 │ ✅ 已配置
📊 摘要：
检查的代理总数： 1
✅ 完全配置： 1
验证设置
安装后，首先运行check-status以确认您的配置是否正确（请参阅检查代理设置状态）。然后确认您的代理可以访问Amazon Devices Builder Tools。在您的AI代理聊天中，输入：
列出Amazon Devices Builder Tools和代理技能提供的工具
您的代理应提供一份可用工具的列表作为响应，其中包括analyze_perfetto_traces、get_app_hot_functions、list_documents、read_asset、read_document、search_documentation和symbolicate_acr。
然后尝试使用特定于亚马逊设备的提示：
帮我设置Vega SDK
如果您的代理使用特定于亚马逊设备的设置步骤（而不是通用的React Native指令）进行响应，则配置可以正常生效。如果您遇到问题，请参阅用于AI驱动式开发的Amazon Devices Builder Tools故障排除。
设置通过验证后，尝试“Build and run my app on Virtual Device”（在虚拟设备上构建并运行我的应用）或“Help me debug TTFF in my app”（帮助我在应用中调试TTFF）等提示，以使用Amazon Devices Builder Tools的全部功能。有关更多示例，请参阅支持的工作流。
Builder Tools代理技能
Builder Tools代理技能是轻量级、模块化、基于markdown的 (SKILL.md) 指令集，可指导您的代理完成常见的Fire TV开发和调试工作流的经过验证的步骤。当您的提示与技能的元数据匹配时，代理技能会自动触发。
可以使用以下技能：
| 技能 | 何时使用 |
|---|---|
| amazon-devices-vega-setup-sdk | 用于安装SDK或CLI命令 |
| amazon-devices-vega-build-and-run | 用于构建、安装、运行或部署应用 |
| amazon-devices-vega-navigation | 用于实现屏幕导航 |
| amazon-devices-vega-focus-management | 用于处理方向键/遥控器焦点 |
| amazon-devices-vega-media-player | 用于实现视频/音频播放 |
| amazon-devices-vega-ui-components | 用于用户界面组件（按钮、列表、卡片） |
| amazon-devices-vega-app-manifest | 用于配置manifest.toml |
| amazon-devices-vega-app-performance | 用于调试或优化应用性能 |
| amazon-devices-vega-best-practices | 用于开发最佳实践 |
| vega-multi-tv-migration | 用于将Vega应用迁移到包括Fire OS在内的跨设备的React Native monorepo |
这些技能可与您使用或创建的任何其他技能一起使用。根据开发者反馈添加了新技能。
MCP工具
Builder Tools MCP服务器提供以下工具来协助Vega应用开发：
| 工具 | 描述 |
|---|---|
| analyze_perfetto_traces | 使用Perfetto跟踪处理器分析Vega平台跟踪，以提取KPI指标和性能数据。帮助诊断性能问题和分析应用启动时间（TTFF、TTFD）。 |
| get_app_hot_functions | 读取和分析CPU跟踪文件以识别导致性能瓶颈的常用函数（CPU密集型操作）。帮助查明哪些函数消耗的CPU时间最多。 |
| list_documents | 列出与亚马逊Vega OS应用开发相关的所有可用Vega文档。返回可用文档的名称和描述。支持按类型（KB、PROMPT、STEERING、WORKFLOW、SKILL）进行筛选。 |
| read_asset | 检索代理工作流中引用的资产。资产保存到临时位置。支持图像和脚本。 |
| read_document | 阅读与亚马逊Vega OS应用开发相关的文档。提供有关Vega应用开发和调试主题的全面文档的访问权限。 |
| search_documentation | 使用全文搜索来搜索Vega开发文档和代理工作流。返回与查询匹配的文档名称和相关片段。 |
| symbolicate_acr | 对ACR（亚马逊崩溃报告）文件进行符号化并创建报告。支持基于GDB的原生崩溃符号化和JavaScript堆栈跟踪符号化。 |
MCP提示
Builder Tools MCP为常见工作流提供以下预定义提示模板。如果您的AI代理支持MCP提示，请使用/prompts执行它们：
| 提示 | 描述 |
|---|---|
| apply_performance_best_practices | 诊断和优化React Native应用程序性能问题，包括组件渲染、内存管理、导航、网络优化和状态管理。 |
| detect_component_re-renders | 诊断和优化由使用React Native工具重新渲染组件导致的Vega应用程序用户界面流畅度性能问题。 |
| diagnose-slowAppLaunch | 使用KPI报告文件诊断Vega应用程序启动缓慢KPI故障（TTFF和/或TTFD）。 |
| diagnose_crash | 诊断Vega应用程序中的崩溃情况，包括JavaScript、Native、LMK和ANR崩溃。自动发现ACR文件，对堆栈跟踪进行符号化，并路由到相应的分析工作流。 |
| diagnose_key_input_latency | 通过系统分析JS线程性能、CPU瓶颈和输入事件处理优化，诊断和解决React Native Vega应用中的关键输入延迟问题。 |
| diagnose_ui_fluidity | 通过系统分析组件重新渲染和CPU性能瓶颈，诊断React Native Vega应用中的用户界面流畅度KPI故障。 |
| fix_hot_functions | 通过分析和修复CPU密集型热门函数，诊断和优化Vega应用程序用户界面流畅度问题。 |
| react_native_for_vega_add_simple_media_playback_implementation | 在现有的适用于Vega的React Native应用程序中添加简单的媒体播放实现。 |
| upgrade_carousel_component | 协助在Vega SDK中迁移到Carousel组件的更新版本。 |
支持的工作流
除了代理技能和MCP提示之外，Amazon Devices Builder Tools还支持以下工作流。有关支持的工作流的完整列表，请参阅Amazon Devices Builder Tools自述文件。
| 开发区域 | 描述 | 示例提示 |
|---|---|---|
| 引入 | 为Vega应用开发设置您的环境 | “Help me setup Vega SDK”（帮我设置Vega SDK）、“Help me set up Vega app project”（帮我设置Vega应用项目）、“Tell me about Vega app development”（告诉我关于Vega应用开发的信息） |
| 应用移植（测试版） | 将Fire OS应用移植到Vega或将网页URL包装为Vega应用，并自动检测应用类型 | “Port my TV app to Vega”（将我的电视应用移植到Vega）、“Convert my Fire OS WebView app to a Vega Web App”（将我的Fire OS WebView应用转换为Vega网页应用）、“Port my Fire OS React Native app to VegaScript”（将我的Fire OS React Native应用移植到VegaScript） |
| 功能集成 | 在Vega和Fire OS应用中集成和测试亚马逊应用商店应用内购买 (IAP) SDK | “Help me integrate IAP in my Vega app”（帮我将IAP集成到我的Vega应用中）、“How do I set up In-App Purchasing for my Vega app?“（如何为我的Vega应用设置应用内购买？）、“Help me test IAP in my Vega app”（帮我在Vega应用中测试IAP） |
| 用户界面开发 | 通过屏幕截图和设计模型创建Vega应用用户界面 | “I have an image at {image_path}.Create a Vega app to match the image.”（我在{image_path}有一张图片。创建一个Vega应用以匹配图像。） |
| 焦点管理 | 为电视接口实现方向键导航和焦点管理 | “Can you create an app with 2 buttons to show case focus management?“（您能创建一个带有2个按钮的应用来展示案例焦点管理吗？） |
| 提供反馈 | 向亚马逊提供有关您使用MCP的体验的反馈 | “I want to provide feedback”（我想提供反馈）、“How can I provide vega mcp feedback?“（如何提供vega mcp反馈？） |
| 性能 - 响应能力 | 调试和修复第一帧时间 (TTFF)、完全绘制时间 (TTFD)、用户界面重新渲染和输入延迟 | “Can you help me debug and fix the TTFF issue in my app?”（您能帮我调试和修复我的应用中的TTFF问题吗？）、“Can you help me minimize unnecessary re-renders in my app?”（您能帮我最大限度地减少应用中不必要的重新渲染吗？）、“Why is my app responding slowly to key presses?”（为什么我的应用对按键操作反应缓慢？） |
| 性能 - 流畅度 | 通过组件重新渲染和CPU性能分析来诊断和修复流畅度故障 | “Help me fix frame drops and jank in my Vega app”（帮我修复Vega应用中的掉帧和卡顿问题）、“Why is scrolling not smooth in my app?”（为什么我的应用中的滚动操作不流畅？） |
| 性能最佳实践 | 分析组件和代码，确保它们遵循React Native Vega性能最佳实践 | “Help me analyze if this component is following React Native Vega performance best practices”（帮我分析这个组件是否遵循了React Native Vega性能最佳实践） |
| 崩溃分析 | 通过自动化ACR分析诊断JavaScript、Native、LMK和ANR崩溃 | “Why did my app crash?”（为什么我的应用崩溃了？）、“Help me analyze this ACR file /path/to/crash.acr”（帮我分析这个ACR文件/path/to/crash.acr） |
| 按键输入延迟 | 通过JS线程性能和输入事件分析诊断和解决关键输入延迟问题 | “Why is my app responding slowly to key presses?”（为什么我的应用对按键反应缓慢？）、“Help me diagnose key input latency in my Vega app”（帮我诊断Vega应用中的按键输入延迟） |
| 用户界面流畅度 | 通过组件重新渲染和CPU性能分析来诊断用户界面流畅度KPI故障 | “My app's UI fluidity score is low, help me diagnose it”（我的应用的用户界面流畅度分数较低，请帮我进行诊断）、“Why is scrolling not smooth in my app?”（为什么我的应用滚动操作不流畅？） |
| SDK和CLI | 安装/更新SDK并通过规范驱动的CLI运行CLI工具 | “Install/update SDK from AI agents”（从AI代理安装/更新SDK）、“Build my app”（构建我的应用）、“Run my app on virtual device”（在虚拟设备上运行我的应用） |
| 远程知识搜索 | 从developer.amazon.com/zh/和community.amazondeveloper.com搜索和检索文档，以获得有关任何记录在案的应用开发主题的AI帮助 | “How can I do a beta test of my Vega app?”（如何对我的Vega应用进行Beta测试？）、“What are the accessibility guidelines for Vega apps?”（Vega应用的无障碍功能指南是什么？）、“How do I submit my app to the Amazon Appstore?”（如何将我的应用提交到亚马逊应用商店？） |
隐私常见问题解答
问1： Amazon Devices Builder Tools是否会收集我的代码、查询内容及其他机密数据或将其发送给亚马逊？
答： 否。Amazon Devices Builder Tools不收集、传输或存储您的任何机密信息，包括：
- 您的代码示例或应用源代码。
- 您向AI助手提交的查询或提示。
- 您的项目文件或配置。
- 其他开发者数据或知识产权。
然而，您的AI代理所发出的文档搜索查询将发送至亚马逊服务，用于查找与当前任务相关的文档。
Amazon Devices Builder Tools和您的AI助手之间的所有交互都发生在您的本地计算机上。您的代码与查询内容将严格保密，仅由您选定的AI助手依其隐私政策进行处理。唯一的例外是文档搜索查询。
问2： AI助手可以访问哪些数据？
答： 您的AI助手会依其隐私政策和服务条款处理查询内容和代码。Amazon Devices Builder Tools为您的助手提供工具和特定于亚马逊设备的上下文。助手的数据处理实践由其提供者管理。请查看AI助手隐私政策，了解其数据处理流程。
问3： 亚马逊会收集有关我使用Amazon Devices Builder Tools的任何数据吗？
答： 亚马逊收集匿名遥测数据，以改进Amazon Devices Builder Tools。这种遥测包括功能使用模式、错误率和性能指标。您可以在设置中禁用遥测收集。
重要的隐私保护：
- 不收集任何机密数据： 您的查询、代码示例、项目文件或任何其他开发者创建的内容永远不会发送给亚马逊。
- 最终处理： MCP完全在您的本地计算机上运行。唯一的例外是文档搜索查询（参见问题1）。
- 仅限匿名数据： 遥测数据不包含个人身份信息。
亚马逊还提供一项可选的开发者调查，以了解Amazon Devices Builder Tools的实用性。该调研遵循自愿参加原则。
故障排除
如果您遇到任何问题，请参阅用于AI驱动式开发的Amazon Devices Builder Tools故障排除。
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Last updated: 2026年5月20日
