AWS Transform + seu AI coding agent: migração mais rápida via MCP
A AWS mostra como conectar o AWS Transform ao seu AI coding agent (Kiro, Claude Code, Cursor) usando MCP para orquestrar migrações direto do chat onde você escreve código.
A AWS publicou um guia mostrando como combinar duas coisas que resolvem partes diferentes de uma migração: o seu AI coding agent (como Kiro, Claude Code ou Cursor) e o AWS Transform. A ligação entre eles é feita pelo Model Context Protocol (MCP).
A ideia é simples: coding agents são ótimos para ler repositórios e automatizar tarefas de software, mas planejar uma migração exige conhecimento especializado — discovery, agrupamento de aplicações, wave planning, conversão de rede, modelagem de custos. O AWS Transform foi feito exatamente para isso, apoiado em duas décadas de experiência de migração da AWS.
Por que conectar os dois
Com o AWS Transform conectado ao coding agent via MCP, o agent passa a conduzir todo o ciclo de migração pelo chat: cria workspaces e jobs, responde a tarefas human-in-the-loop (HITL), monitora o status e lida com os artefatos gerados. Isso destrava fluxos que nenhuma das ferramentas faz sozinha:
Você define o que significa "pronto" uma vez, e o agent cuida dos jobs longos, verificando os resultados contra os seus critérios de sucesso.
Outro ponto é custo: coding agents cobram por token, enquanto o AWS Transform para migrações é gratuito. Ao delegar o trabalho pesado de migração para o AWS Transform, você mantém o consumo de tokens do coding agent focado onde ele agrega mais valor.
Como funciona na prática
Os dois conceitos centrais são workspaces (contêiner lógico da migração) e jobs (tarefas como assessment, wave planning ou migração end-to-end). Depois de instalar o MCP server — que roda localmente e conecta na sua própria conta AWS com as permissões que você controla — basta pedir ao agent em linguagem natural: listar workspaces, criar um novo workspace ou iniciar um migration assessment.
A autenticação usa o IAM Identity Center (SSO), e cada passo HITL pausa aguardando aprovação humana por padrão. O guia traz boas práticas de prompting (começar pelo artefato desejado, ser específico, apontar os inputs, pedir evidências e iterar) e exemplos de ponta a ponta.
Saiba mais
Veja Developer tools for AWS Transform no AWS Transform User Guide e o AWS Transform MCP server no GitHub.
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