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# Uso de agentes de IA con DMS Schema Conversion
Puede utilizar agentes de IA para impulsar los flujos de trabajo de conversión de esquemas de DMS a través de la API. AWS Un agente de IA es una herramienta de software que utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño para comprender las instrucciones en lenguaje natural y automatizar las tareas. Cuando se conecta al [servidor AWS MCP](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/mcp-server.html), un agente de IA puede crear proyectos de migración, explorar el árbol de metadatos de la base de datos de origen, convertir esquemas, generar informes de evaluación, exportar los resultados y explicar varios aspectos del servicio. Estas operaciones se controlan mediante instrucciones en lenguaje natural.
Para mejorar la precisión y la eficiencia del agente con la conversión de esquemas de DMS, puede instalar la habilidad de conversión de AWS DMS esquemas. Esta habilidad proporciona el Conversion-specific contexto del esquema de DMS, incluidos los patrones de API, las exclusiones del esquema del sistema, la secuenciación de operaciones y las mejores prácticas de servicio.
**importante**
La habilidad contiene instrucciones que **previenen los errores habituales que cometen los agentes de IA al utilizar la conversión de esquemas del DMS** y **reducen los ciclos de prueba y error, lo que ayuda a disminuir el uso de fichas y a acelerar la consecución del objetivo deseado**. Te recomendamos encarecidamente que la instales antes de empezar.
En este tema se muestra cómo instalar la habilidad y se proporcionan ejemplos de flujos de trabajo comunes de conversión de esquemas de DMS que se pueden ejecutar a través de un agente de IA.
## Requisitos previos
Antes de comenzar, asegúrese de que cumple los siguientes requisitos previos. En esta guía se presupone que está familiarizado con las interfaces de línea de comandos AWS DMS y con ellas.
+ **Un agente de IA**[: un agente de codificación de IA que admite el Model Context Protocol (MCP), como [Kiro CLI](https://kiro.dev/cli/), [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview) o Cursor.](https://www.cursor.com/)
+ AWS Servidor **MCP: configure el servidor AWS ** [MCP](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/mcp-server.html) en su agente para que pueda realizar llamadas a la API. AWS Para obtener más información, consulte [Configuración del servidor AWS MCP en la Guía](https://docs.aws.amazon.com/agent-toolkit/latest/userguide/getting-started-aws-mcp-server.html) del usuario del AWS Agent Toolkit.
+ **AWS credenciales**: el agente necesita AWS credenciales con permisos para llamar AWS DMS a las API. Configure las credenciales mediante la [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-authentication.html). Para obtener más información acerca de los permisos requeridos, consulte [Se necesitan permisos de IAM para utilizarlos AWS DMS](security-iam.md#CHAP_Security.IAMPermissions).
**nota**
Si ya tiene un proyecto de migración configurado en DMS Schema Conversion, el agente puede trabajar con él inmediatamente. De lo contrario, el agente puede crear uno para usted. Para obtener más información, consulte [Trabaja con proveedores de datos, perfiles de instancias y proyectos de migración en AWS DMS](migration-projects.md).
## Instalación de la AWS DMS Habilidad de conversión de esquemas
Una habilidad es un paquete seleccionado de instrucciones y materiales de referencia que ayudan a tu agente de IA a completar las tareas de conversión de esquemas de DMS de forma eficaz. La habilidad de conversión de AWS DMS esquemas contiene patrones de API, exclusiones de esquemas del sistema, reglas de secuenciación de operaciones y prácticas recomendadas de servicio. Con esta habilidad, el agente comete menos errores y necesita menos idas y venidas para completar las operaciones de conversión de esquemas del DMS.
Elija uno de los siguientes métodos para instalar la habilidad.
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#### [ AWS MCP server ]
Si su agente está conectado al servidor AWS MCP, el agente puede buscar y cargar la habilidad automáticamente a través del servidor MCP. Antes de continuar, compruebe que los servidores MCP estén cargados y conectados. En la mayoría de los agentes de IA, puede comprobar el estado del servidor MCP ingresando. `/mcp` Luego pregúntele a su agente:
```
Load "dms-schema-conversion" skill using the `retrieve_skill` tool.
```
El agente recupera la habilidad del servidor AWS MCP y la aplica a la sesión actual.
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#### [ npx skills CLI ]
Si su agente no usa el servidor AWS MCP, puede instalar la habilidad localmente desde el [AWS Agent Toolkit](https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws) for Repository. AWS GitHub Ejecute el siguiente comando desde el directorio de su proyecto:
```
npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws/skills/specialized-skills/migration-and-modernization-skills/dms-schema-conversion
```
**nota**
Si utilizas una definición de agente personalizada en tu herramienta de codificación de IA, asegúrate de que la configuración del agente incluya un directorio de habilidades. De lo contrario, el agente no podrá descubrir ni cargar la habilidad.
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#### [ Manual installation ]
Clona el AWS repositorio del [kit de herramientas para AWS agentes](https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws) y copia el directorio de habilidades en la ubicación de habilidades de tu agente. En la siguiente tabla se muestra la trayectoria de habilidades de los agentes compatibles.
| Agente | Ruta de habilidades del proyecto | Trayectoria de habilidades globales |
| --- | --- | --- |
| Kiro CLI | .kiro/skills/ | \~/.kiro/skills/ |
| Claude Code | .claude/skills/ | \~/.claude/skills/ |
| Cursor | .cursor/skills/ | \~/.cursor/skills/ |
| Codex | .agents/skills/ | \~/.codex/skills/ |
**nota**
Si utiliza una definición de agente personalizada en su herramienta de codificación de IA, asegúrese de que la configuración del agente incluya un directorio de habilidades. De lo contrario, el agente no podrá descubrir ni cargar la habilidad.
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#### [ Direct URL ]
Puede cargar la habilidad directamente desde la GitHub URL sin necesidad de instalar nada localmente. Pregúntele a su agente:
```
Load skill from https://github.com/aws/agent-toolkit-for-aws/blob/main/skills/specialized-skills/migration-and-modernization-skills/dms-schema-conversion/SKILL.md
```
El agente extrae el contenido de la habilidad GitHub y lo aplica a la sesión actual.
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Cuando la habilidad se cargue correctamente, verás un menú de acciones con las acciones de conversión de esquemas disponibles.
## Prácticas recomendadas
Siga estas recomendaciones para obtener los mejores resultados al utilizar agentes de IA con DMS Schema Conversion.
+ **Examine antes de convertir**: utilice el agente para explorar el árbol de metadatos antes de empezar a convertir los esquemas. Esto le ayuda a comprender el alcance de la migración e identificar qué esquemas convertir.
+ **Convierta un esquema a la vez: en** el caso de bases de datos grandes, convierta los esquemas de forma individual en lugar de convertirlos todos a la vez. Esto hace que sea más fácil revisar el código convertido y abordar las acciones de forma gradual.
+ **Omitir los esquemas del sistema**: no convierta las bases de datos ni los esquemas del sistema. Contienen objetos internos del motor que producen una gran cantidad de elementos de acción no convertibles.
+ **Revise el código SQL convertido antes de aplicarlo**: exporte el código convertido como scripts SQL y revíselo antes de aplicarlo a la base de datos de destino, especialmente en el caso de los objetos de código.
+ **Habilitar la AI-assisted conversión generativa**: habilite la AI-assisted conversión generativa para mejorar la tasa de conversión de los objetos de código. AI-assisted La conversión generativa utiliza el aprendizaje automático para convertir objetos que el conversor basado en reglas no puede gestionar automáticamente. Para obtener más información, consulte [Conversión de objetos de base de datos con IA generativa](schema-conversion-convert.databaseobjects.md).
+ **Utilice el informe de evaluación**: tras la conversión o la evaluación, genere un informe de evaluación para obtener un resumen de los resultados de la conversión y del trabajo manual restante. Para obtener más información, consulte [Creación de informes de evaluación de migración de bases de datos con conversión de esquemas del DMS](assessment-reports.md).
## Ejemplos
En los siguientes ejemplos se muestran los flujos de trabajo habituales de conversión de esquemas de DMS que se pueden ejecutar a través de un agente de IA tras cargar la habilidad.
### Crear un proyecto de migración
En este ejemplo, utiliza un agente de IA para crear un proyecto de migración para convertir una base de datos de Microsoft SQL Server en Amazon Aurora PostgreSQL. El agente crea los AWS DMS recursos necesarios y los vincula entre sí.
La siguiente solicitud indica al agente que cree un proyecto de migración:
```
I want to migrate my SQL Server database to Aurora PostgreSQL using DMS Schema Conversion. The source database is on an EC2 instance at 10.0.1.50, port 1433, database name "AdventureWorks". The credentials are stored in Secrets Manager under "mydb-source-credentials". Create a migration project for me.
```
El agente crea un proveedor de datos de origen, un proveedor de datos de destino, un perfil de instancia y el proyecto de migración que los vincula entre sí. Si aún no tiene una base de datos de destino, el agente crea un proveedor de datos de destino virtual para que pueda convertir y exportar los esquemas como scripts SQL. El agente también crea las funciones de IAM y los buckets de S3 necesarios, y comprueba la configuración de la red.
Una vez que el agente haya creado el proyecto de migración, podrá examinar los metadatos de la base de datos de origen, evaluar o convertir los esquemas y exportar los resultados.
### Navegar por el árbol de metadatos
Puede utilizar el agente para explorar la estructura de la base de datos de origen. El agente navega jerárquicamente por el árbol de metadatos y muestra una lista de bases de datos, esquemas, tablas, procedimientos almacenados y otros objetos.
```
Show me the databases and schemas in my source database.
```
El agente importa los metadatos de origen si aún no se han importado y, a continuación, navega por el árbol de metadatos mediante la API. AWS DMS Puede profundizar en esquemas específicos:
```
Show me the stored procedures in the AdventureWorks.dbo schema.
```
### Evaluar o convertir esquemas
Tras explorar el árbol de metadatos, puede utilizar el agente para evaluar o convertir los esquemas y exportar los resultados.
```
Convert the AdventureWorks.dbo schema to Aurora PostgreSQL and export the converted SQL scripts.
```
El agente convierte los objetos del esquema y exporta los scripts SQL convertidos al bucket de S3. Cada operación de conversión y exportación se ejecuta de forma asíncrona y el agente comprueba si se ha completado antes de iniciar la siguiente operación. Tras la conversión, el agente genera un informe de evaluación.
El informe de evaluación incluye un resumen de los objetos convertidos, los elementos de acción para los objetos que requieren cambios manuales y las estimaciones del esfuerzo. También puede pedirle al agente que le explique el significado de determinados elementos de acción y que le dé orientación sobre cómo resolverlos.
### Hacer preguntas durante operaciones prolongadas
Algunas operaciones de conversión de esquemas de DMS, como la conversión de esquemas, la importación de metadatos y la evaluación, se ejecutan de forma asíncrona y pueden llevar tiempo. Mientras el agente realiza la encuesta para completarla, es posible que desee hacer preguntas, obtener aclaraciones o dar instrucciones adicionales sin interrumpir el flujo de trabajo.
Los siguientes enfoques le permiten interactuar con el agente durante una operación prolongada. Elija un método en función de las capacidades de su agente.
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#### [ Ctrl\+C ]
Este enfoque funciona en la mayoría de los agentes de IA, incluidos Kiro CLI, Claude Code y Cursor.
Pulse Ctrl\+C para interrumpir al agente mientras sondea su progreso. A continuación, puede hacer su pregunta o dar una nueva instrucción. El agente detiene la operación actual, pero no la cancela en el servidor, sino que continúa ejecutándose AWS DMS.
Cuando el agente responda a su pregunta, puede pedirle que reanude la comprobación del estado de la operación.
```
Check if the conversion is done now.
```
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#### [ Separate session ]
Este enfoque funciona con cualquier agente de IA.
Abre una nueva pestaña de terminal e inicia una sesión de agente independiente. Utilice una sesión para ejecutar la operación y realizar el sondeo para completarla, y la otra sesión para hacer preguntas o realizar otras tareas. Ambas sesiones pueden acceder a los mismos servidores y AWS recursos del MCP.
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#### [ Instructing the agent not to poll ]
Este enfoque funciona con cualquier agente de IA.
En lugar de esperar a que se complete una operación, indique al agente que inicie la operación y regrese inmediatamente. A continuación, podrá hacer preguntas, realizar otros trabajos y comprobar el estado cuando esté listo.
Ejemplo de mensaje:
```
Start converting the AdventureWorks.dbo schema but don't wait for it to finish. I'll ask you to check the status later.
```
Luego, más tarde:
```
Check if the dbo schema conversion is complete.
```
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#### [ /btw command ]
Este enfoque está disponible en Claude Code y otros agentes que admiten mensajes de fondo.
Ingrese `/btw` seguido de su pregunta para enviar un mensaje secundario sin interrumpir la tarea actual del agente. El agente procesa la pregunta en segundo plano mientras continúa con la encuesta para completarla.
Ejemplo:
```
/btw What action items typically appear for stored procedures?
```
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#### [ Subagents ]
Este enfoque está disponible en agentes que admiten subagentes secundarios, como Claude Code.
Indique al agente que ejecute la operación en un subagente en segundo plano. El subagente realiza las encuestas para completarlas, mientras que la sesión principal permanece libre para preguntas y otros trabajos.
Ejemplo de mensaje:
```
Run the AdventureWorks.dbo schema conversion in a background subagent and let me know when it's done.
```
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