[{"data":1,"prerenderedAt":772},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available":3,"navigation-de-de":36,"banner-de-de":439,"footer-de-de":449,"blog-post-authors-de-de-Bill Staples":654,"blog-related-posts-de-de-gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available":668,"blog-promotions-de-de":709,"next-steps-de-de":762},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":26,"isFeatured":11,"meta":27,"navigation":11,"path":28,"publishedDate":20,"seo":29,"stem":32,"tagSlugs":33,"__hash__":35},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available.yml","Gitlab Duo Agent Platform Is Generally Available",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab Duo Agent Platform ist jetzt allgemein verfügbar","Erfahre, wie KI-Agenten im gesamten Software-Lebenszyklus schnelleres Programmieren in beschleunigte Innovationszyklen übersetzen.",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1768314192/llizjeumcduj2enqpdi4.png","2026-01-15","Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit der GitLab Duo Agent Platform bekannt zu geben. Dies ist ein wichtiger Moment für GitLab, unsere Kund(inn)en und die gesamte Branche. Es ist unser erster Schritt bei der Umsetzung unserer Vision, KI-Agenten in den gesamten Softwareentwicklungs-Lebenszyklus zu integrieren.\n\nKI-Tools verbessern rapide die Fähigkeit von Entwicklungsteams, Code zu schreiben, und in einigen Fällen berichten Teams von 10-facher Produktivitätssteigerung. Leider verbringen Entwickelnde nur etwa 20 % ihrer Zeit mit dem Schreiben von Code, sodass die damit verbundene Verbesserung der gesamten Innovationsgeschwindigkeit und Lieferung durch KI nur inkrementell ist. Dies wird oft als [KI-Paradoxon](https://about.gitlab.com/press/releases/2025-11-10-gitlab-survey-reveals-the-ai-paradox/) in der Softwarebereitstellung beschrieben.\n\nAußerdem hat die erhöhte Geschwindigkeit beim Code-Schreiben für viele Teams zu neuen Engpässen geführt, darunter ein größerer Rückstand an Code-Reviews, Sicherheitslücken, Compliance-Prüfungen und nachgelagerten Fehlerbehebungen.\n\nGitLab Duo Agent Platform löst das KI-Paradoxon durch intelligente Orchestrierung und KI-Automatisierung mit Agenten im gesamten Software-Lebenszyklus.\n\nErfahre mehr in diesem Video und lies unten weiter.\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154785472?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.8 Release Video V2\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> :bulb: Nimm am 10. Februar an GitLab Transcend teil und erfahre, wie KI mit Agenten die Softwarebereitstellung transformiert. Höre von Kunden und entdecke, wie du deine eigene Modernisierungsreise starten kannst. [Jetzt registrieren](https://about.gitlab.com/de-de/events/transcend/virtual/).\n\nWir freuen uns außerdem bekannt zu geben, dass GitLab-Kunden mit aktiven GitLab Premium- und Ultimate-Abonnements ohne zusätzliche Kosten $12 bzw. $24 in GitLab Credits pro Nutzer(in) gutgeschrieben bekommen.\\* Diese Credits werden jeden Monat erneuert und geben Zugang zu allen GitLab Duo Agent Platform Features.\n\nHier ist eine einfache Erklärung, wie GitLab Credits funktionieren: Ein GitLab Credit ist eine virtuelle Währung für GitLabs nutzungsbasierte Produkte. Die Nutzung der GitLab Duo Agent Platform verbraucht verfügbare Credits, beginnend mit den oben genannten inkludierten Credits. Von dort aus können Kunden entscheiden, sich zu einem gemeinsamen Credit-Pool für ihre gesamte Organisation zu verpflichten oder sie monatlich nach Bedarf zu bezahlen. Für weitere Informationen lies unseren [Artikel zur Einführung von GitLab Credits](https://about.gitlab.com/de-de/blog/introducing-gitlab-credits/).\n\nKunden von GitLab Duo Pro oder Duo Enterprise Abonnements können diese Produkte weiterhin nutzen oder jederzeit zu Duo Agent Platform migrieren. Der verbleibende Wert deines Duo Enterprise Vertrags kann jederzeit in GitLab Credits umgewandelt werden. Kontaktiere deine GitLab-Ansprechperson, um mehr zu erfahren.\n\nHier sind spannende Anwendungsfälle und Funktionen, die du heute ausprobieren kannst:\n\n### Eine einheitliche Erfahrung für die Zusammenarbeit von Menschen und Agenten\n\n[GitLab Duo Agent Platform](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/?utm_source=chatgpt.com) führt eine einheitliche Benutzererfahrung ein, die für nahtlose Integration zwischen Menschen und ihren KI-Agenten innerhalb von GitLab entwickelt wurde. Entwicklungsteams können Duo Agentic Chat auf fast jeder Seite nutzen, kontextbezogene Fragen stellen, asynchrone Agenten-Sessions verfolgen und mit Agenten innerhalb vertrauter Workflows wie Issues, Merge Requests und Pipeline-Aktivitäten interagieren – wodurch KI-Aktionen transparent und einfach durch alltägliche Arbeit zu steuern sind.\n\n### Agentic Chat: Intelligente, kontextbewusste Unterstützung\n\n[GitLab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) bringt echtes mehrstufiges Reasoning über die GitLab Web-UI und IDEs, unter Nutzung des vollständigen Lebenszyklus-Kontexts aus Issues, Merge Requests, Pipelines, Sicherheitsfunden und mehr. Aufbauend auf dem zuvor veröffentlichten Duo Chat kann Agentic Chat autonom Aktionen in deinem Namen ausführen und dir helfen, komplexe Fragen umfassender zu beantworten. Es gibt jedem Mitglied des Software-Teams genaue, kontextbewusste Anleitung, die hilft, Onboarding, Code-Qualität und Liefergeschwindigkeit zu verbessern.\n\nGitLab Duo Agentic Chat unterstützt zahlreiche [Anwendungsfälle](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), um die Zusammenarbeit zwischen Entwickelnden und KI zu ermöglichen. Für weitere Details zum Einstieg siehe unseren [„Erste Schritte mit GitLab Duo Agent Platform\" Leitfaden](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/) und schau dir diese [wachsende Sammlung vorgeschlagener Prompts](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) an.\n\n* **Analysieren**\n  In der Web-UI kann Agentic Chat Issues, Epics, Merge Requests erstellen und Zusammenfassungen bereitstellen, wichtige Erkenntnisse hervorheben und umsetzbare Anleitungen basierend auf Echtzeit-Kontext aus dem spezifischen Projekt, Issue, Epic, Merge Request und mehr bieten. Agentic Chat hilft Entwicklungsteams, unbekannten Code, Abhängigkeiten, Architektur und Projektstruktur zu verstehen, in der IDE oder innerhalb eines GitLab-Repos.\n\n* **Programmieren**\n  Agentic Chat kann Code, Konfigurationen und Infrastructure-as-Code über eine breite Palette von Sprachen und Frameworks generieren. Es kann helfen, Bugs zu beheben, Architektur und Code zu modernisieren, Tests zu generieren und Dokumentation für schnelleres Onboarding zu erstellen. Direkt zur Hand haben Entwickelnde Agentic Chat als Kollaborationspartner in VS Code, JetBrains IDEs, Cursor und Windsurf, mit optionalen Regeln auf Nutzer- und Workspace-Ebene zur Anpassung von Antworten.\n\n* **CI/CD**\n  Agentic Chat kann dir helfen, bestehende Pipelines besser zu verstehen, zu konfigurieren und Fehler zu beheben oder neue von Grund auf zu erstellen.\n\n* **Sichern**\n  Agentic Chat kann Schwachstellen erklären, Issues basierend auf Erreichbarkeit priorisieren und Fixes empfehlen, die dir Zeit sparen können.\n\n## Agenten: Spezialisten, die bei Bedarf zusammenarbeiten\n\nGitLab Duo Agent Platform ermöglicht es Entwicklungsteams, Aufgaben an spezialisierte Agenten zu delegieren. Die Plattform bietet eine einzigartige Kombination aus grundlegenden, benutzerdefinierten und externen Agenten, die alle nahtlos in die GitLab-Benutzeroberfläche integriert sind, wodurch es einfach wird, den richtigen Agenten für jede Aufgabe zu wählen.\n\n**[Grundlegende Agenten](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** werden von GitLab-Expert(innen) vorgefertigt und sind sofort einsatzbereit, um die komplexesten Aufgaben im Software-Lieferzyklus zu bewältigen. Die folgenden grundlegenden Agenten sind als Teil der allgemeinen Verfügbarkeit von GitLab Duo Agent Platform enthalten, weitere befinden sich derzeit in der Beta-Phase und kommen bald.\n\n* [**Planner Agent**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/planner/) hilft Teams, Arbeit direkt in GitLab zu strukturieren, zu priorisieren und aufzuteilen, sodass die Planung klarer, schneller und einfacher umzusetzen wird.\n\n* [**Security Analyst Agent**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/security_analyst_agent/) überprüft Schwachstellen und Sicherheitssignale, erklärt ihre Auswirkungen in verständlicher Sprache und hilft Teams zu verstehen, was zuerst angegangen werden sollte.\n\n[**Benutzerdefinierte Agenten**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/) können mit dem AI Catalog erstellt werden, einem zentralen Repository, in dem Teams benutzerdefinierte Agenten und Flows erstellen, veröffentlichen, verwalten und in der gesamten Organisation teilen können. Teams können Agenten und Flows mit spezifischem Kontext und Fähigkeiten erstellen, um die Arbeitsweise ihres Engineering-Teams zu replizieren – und Probleme mit den Engineering-Standards und Leitplanken lösen, die ihre Teams verwenden.\n\n[**Externe Agenten**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/) sind nahtlos in GitLab integriert und umfassen einige der besten verfügbaren KI-Tools, darunter Claude Code von Anthropic und Codex CLI von OpenAI. Nutzer(innen) erhalten nativen GitLab-Zugang zu diesen Tools für Anwendungsfälle wie Code-Generierung, Code-Review und Analyse mit transparenter Sicherheit und eingebetteten LLM-Abonnements.\n\nZusammen geben diese Ansätze Teams Flexibilität bei der Einführung von KI mit Agenten, von spezialisierten Agenten über organisationsspezifische Automatisierung bis hin zur Integration externer KI-Tools – alles innerhalb einer einzigen, verwalteten Plattform.\n\n## Flows: Mehrstufige Arbeit in wiederholbaren, geführten Fortschritt verwandeln\n\nFlows automatisieren komplexe Aufgaben mit mehreren Agenten-Workflows von Anfang bis Ende.\n\nUnser Engineering-Team hat mehrere Flows erstellt, die bei GA enthalten sind, weitere sind unterwegs:\n\n* [**Developer (Issue to Merge Request)**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/issue_to_mr/) Flow erstellt einen strukturierten MR aus einem gut definierten Issue, sodass Teams sofort mit der Arbeit beginnen können.\n\n* [**Convert to GitLab CI/CD**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/) Flow hilft Teams, Pipeline-Konfigurationen ohne manuelles Umschreiben zu migrieren oder zu modernisieren.\n\n* [**Fix CI/CD pipeline**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/) Flow analysiert Fehler, identifiziert wahrscheinliche Ursachen und bereitet empfohlene Änderungen vor.\n\n* [**Code Review**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/) Flow analysiert Code-Änderungen, Merge Request Kommentare und mehr, um Code-Reviews mit KI-nativer Analyse und Feedback zu optimieren.\n\n* [**Software development in IDE**](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/software_development/) Flow führt durch alltägliche Entwicklungs- und Review-Phasen.\n\n## MCP Client: Verbinde GitLab Duo Agent Platform mit den Tools, die deine Teams bereits nutzen\n\nDer [MCP Client](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/) ermöglicht GitLab Duo Agent Platform in IDEs, sich sicher mit externen Systemen wie Jira, Slack, Confluence und anderen MCP-kompatiblen Tools zu verbinden, um Kontext einzuholen und Aktionen über deine DevSecOps-Toolchain hinweg auszuführen.\n\nAnstatt dass KI-Unterstützung in einzelnen Tools isoliert ist, ermöglicht der MCP Client GitLab Duo Agent Platform, über die Systeme hinweg zu verstehen und zu arbeiten, in denen Planung, Zusammenarbeit und Ausführung tatsächlich stattfinden. Dies reduziert manuelles Kontextwechseln und ermöglicht vollständigere, durchgängige KI-gestützte Workflows, die widerspiegeln, wie Teams in der Praxis arbeiten.\n\nBei GA enthalten:\n\n* Verbindung zu externen MCP-kompatiblen Systemen wie Jira, Confluence, Slack, Playwright und Grafana\n* Konfiguration auf Workspace- und Nutzerebene\n* Kontrollen auf Gruppenebene zur Aktivierung oder Einschränkung der MCP-Nutzung\n* Nutzer-Genehmigungsflow für Tool-Zugriff\n* Unterstützung über Agentic Chat in den IDE-Erweiterungen\n\nWir planen, weitere Features zur GitLab MCP Server-Funktion hinzuzufügen, die sich derzeit in der Beta-Phase befindet, und sie in kommenden Releases allgemein verfügbar zu machen.\n\n## Wähle das richtige Modell für dein Team und deine Workloads\n\nGitLab Duo Agent Platform basiert auf einem flexiblen Modellauswahl-Framework, das es Teams ermöglicht, die Plattform an ihre Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen anzupassen. GitLab verwendet standardmäßig ein optimales LLM für jede Funktion, aber Administrator(inn)en haben die Möglichkeit, aus unterstützten Modellen wie OpenAI GPT-5 Varianten, Mistral, Meta Llama und Anthropic Claude zu wählen. Dies gibt Teams präzisere Kontrolle und Flexibilität darüber, was für Chat, Programmieraufgaben und Agenten-Interaktionen für jeden spezifischen Anwendungsfall verwendet wird, basierend auf den Standards deiner Organisation. Für eine vollständige Liste unterstützter Modelle und Details zur Modellauswahl-Konfiguration siehe den Abschnitt [Model Selection](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo/model_selection/) unserer Dokumentation.\n\n### Governance, Sichtbarkeit und Deployment-Flexibilität\n\nDie GitLab Duo Agent Platform gibt Organisationen die Kontrolle und Transparenz, die sie benötigen, um KI verantwortungsvoll einzuführen, während sie flexible Deployment-Optionen bietet, die in verschiedenen Umgebungen funktionieren.\n\nBei GA enthalten:\n\n* **Auf allen Plattformen verfügbar:** GitLab.com, GitLab Self-Managed und GitLab Dedicated als Teil des GitLab 18.8 Release-Zyklus.\n\n* **Governance und Sichtbarkeit:** Teams können sehen, wie Agenten genutzt werden, welche Aktionen sie ausführen und wie sie zur Arbeit beitragen. Nutzungs- und Aktivitätsdetails helfen Führungskräften, die Einführung zu verstehen, Auswirkungen zu messen und sicherzustellen, dass KI angemessen genutzt wird. Diese Kontrollen erleichtern die KI-Einführung im großen Maßstab mit Vertrauen.\n\n* **Gruppenbasierte Zugriffskontrollen:** Administrator(inn)en können Namespace-basierte Regeln definieren, die steuern, welche Nutzer(innen) auf GitLab Duo Agent Platform Features zugreifen können, und unterstützen flexible Einführung von sofortiger organisationsweiter Aktivierung bis zu phasenweisen Rollouts. Mit LDAP- und SAML-Integration können sie Governance im großen Maßstab ohne manuelle Konfiguration ermöglichen.\n\n* **Modellauswahl und selbst-gehostete Optionen:** LLM-Auswahl ist für alle GA-Features über GitLab.com, Self-Managed und Dedicated verfügbar. Top-Level-Namespace-Besitzer(innen) wählen das Modell, und Untergruppen erben diese Einstellungen automatisch. Für Organisationen, die mehr Kontrolle wünschen, unterstützt die Plattform selbst-gehostete Modelle für GitLab Self-Managed Deployments.\n\nSieh dir eine Demo von GitLab Duo Agent Platform in Aktion an:\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1154786333?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"18.8 Demo\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Bleibe auf dem neuesten Stand mit GitLab\n\nUm sicherzustellen, dass du die neuesten Features, Sicherheitsupdates und Leistungsverbesserungen erhältst, empfehlen wir, deine GitLab-Instanz auf dem neuesten Stand zu halten. Die folgenden Ressourcen können dir bei der Planung und Durchführung deines Upgrades helfen:\n\n* [Upgrade Path Tool](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) – gib deine aktuelle Version ein und sieh die genauen Upgrade-Schritte für deine Instanz\n* [Upgrade Documentation](https://docs.gitlab.com/update/upgrade_paths/) – detaillierte Anleitungen für jede unterstützte Version, einschließlich Anforderungen, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Best Practices\n\nDurch regelmäßige Upgrades stellst du sicher, dass dein Team von den neuesten GitLab-Funktionen profitiert und sicher und unterstützt bleibt.\n\nFür Organisationen, die einen wartungsfreien Ansatz wünschen, solltest du [GitLabs Managed Maintenance Service](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1) in Betracht ziehen. Managed Maintenance kann deinem Team helfen, sich auf Innovation zu konzentrieren, während GitLab-Expert(inn)en deine Self-Managed-Instanz zuverlässig aktualisiert, sicher und bereit halten, in DevSecOps zu führen. Frage deine Account-Manager(in) für weitere Informationen.\n\n---\n\n\\* GitLab-Kunden mit aktiven Premium- und Ultimate-Abonnements erhalten automatisch $12 bzw. $24 an inkludierten Credits pro Nutzer(in), die jeden Monat zurückgesetzt werden. Diese Credits sind für begrenzte Zeit verfügbar und können sich ändern ([siehe Promo-Bedingungen](https://about.gitlab.com/pricing/terms/)).\n\n\n\n*Dieser Blogbeitrag enthält „zukunftsgerichtete Aussagen\" im Sinne von Section 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Section 21E des Securities Exchange Act von 1934. Obwohl wir glauben, dass die in diesen Aussagen widergespiegelten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ergebnisse oder Resultate wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und anderen Faktoren finden sich unter der Überschrift „Risikofaktoren\" in unseren Einreichungen bei der SEC. Wir verpflichten uns nicht, diese Aussagen nach dem Datum dieses Blogbeitrags zu aktualisieren oder zu überarbeiten, es sei denn, dies ist gesetzlich vorgeschrieben.*\n",[23,24,25],"AI/ML","product","features","yml",{},"/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",{"config":30,"title":15,"description":16},{"noIndex":31},false,"de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-is-generally-available",[34,24,25],"aiml","ey71Ed9b01pFvNvN6ZygzVo7EJ0DANwXji0OvLGcrJM",{"data":37},{"logo":38,"freeTrial":43,"sales":48,"login":53,"items":58,"search":367,"minimal":402,"duo":420,"pricingDeployment":429},{"config":39},{"href":40,"dataGaName":41,"dataGaLocation":42},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":44,"config":45},"Kostenlose Testversion anfordern",{"href":46,"dataGaName":47,"dataGaLocation":42},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_source=about.gitlab.com/de-de&glm_content=default-saas-trial/","free trial",{"text":49,"config":50},"Vertrieb 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Copilot-Richtlinie: Was regulierte Unternehmen jetzt prüfen müssen","Warum GitLabs Datenverwaltungsansatz strukturell anders ist – und was GitHubs neue Copilot-Richtlinie für regulierte Unternehmen bedeutet.",[674],"Allie Holland","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776347152/unw3mzatkd5xyfbzcnni.png","2026-04-20","GitHub hat kürzlich angekündigt, wie Interaktionsdaten von Copilot-Nutzenden\nkünftig verwendet werden. Ab dem 24. April 2026 werden Daten aus Copilot Free,\nPro und Pro+ standardmäßig zum Training von KI-Modellen genutzt, sofern\nNutzende nicht aktiv widersprechen. Betroffen sind Eingaben, Ausgaben,\nCode-Snippets und zugehöriger Kontext. Copilot Business und Enterprise sind\naufgrund bestehender Vertragskonditionen ausgenommen.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wirft diese Änderung Fragen auf, die\nüber individuelle Entwicklerpräferenzen weit hinausgehen. Sie zwingt zu einer\ngrundlegenden Prüfung, die Führungskräfte aus Engineering und IT-Sicherheit\njedem KI-Anbieter in ihrem Stack stellen sollten: Werden unsere Daten für\nKI-Training verwendet?\n\nGitLabs Antwort lautet: Nein. GitLab trainiert KI-Modelle nicht mit\nKundendaten – auf keiner Preisstufe. KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet,\nKundeneingaben und -ausgaben nicht für eigene Zwecke zu verwenden. Das\n[GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/)\nmacht diese Zusage prüfbar. Eine zentrale Dokumentation zeigt, welche Modelle\nwelche Funktionen betreiben, wie Daten verarbeitet werden, welche\nUnterauftragsverarbeiter beteiligt sind und wie lange Daten gespeichert werden.\nDas AI Transparency Center dokumentiert außerdem den Compliance-Status jeder\nFunktion – einschließlich der Bestätigung, dass GitLabs aktuelle KI-Funktionen\nnicht als Hochrisikosysteme im Sinne des EU AI Act eingestuft werden. Diesen\nStandard hat GitLab-CEO Bill Staples\n[wiederholt bekräftigt](https://www.linkedin.com/posts/williamstaples_gitlab-1810-agentic-ai-now-open-to-even-activity-7443280763715985408-aHxf)\n– er spiegelt GitLabs Unternehmensmission und das\n[Trust Center](https://trust.gitlab.com/) wider.\n\n\n## Was die Richtlinienänderung tatsächlich bedeutet\n\nGitHub gibt zudem an, dass die Daten mit verbundenen Unternehmen – darunter\nMicrosoft – für KI-Entwicklungszwecke geteilt werden können.\n\nQuellcode zählt häufig zum sensibelsten geistigen Eigentum eines Unternehmens.\nEr kann proprietäre Geschäftslogik abbilden, interne Systemarchitekturen\noffenlegen oder Datenflüsse berühren, die strengen Aufbewahrungs- und\nZugriffsrichtlinien unterliegen. Wenn dieser Code einen KI-Assistenten\ndurchläuft und zum Training von Modellen verwendet wird, die auch Wettbewerbern\ndienen, werden Anbieterdatenpraktiken zu einem konkreten IP-Risiko. Regulierte\nBranchen weltweit – von Finanzdienstleistungen über Gesundheitswesen bis zum\nöffentlichen Sektor – operieren unter Compliance-Anforderungen, die genau\ndiesen Punkt adressieren: dokumentierte, prüfbare Kontrolle über den Umgang\nDritter mit sensiblen Daten.\n\nEine Anbieterrichtlinie, die Datenstandardeinstellungen ändert, ein aktives\nWiderspruchsrecht erfordert und je nach Vertragsstufe unterschiedliche\nSchutzstandards bietet, erzeugt genau die Art unkontrollierbarer Variablen,\ndie Compliance-Teams nicht akzeptieren können. Der\n[Digital Operational Resilience Act (DORA)](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2554/oj/eng)\n– seit Januar 2025 für europäische Finanzinstitute verbindlich – macht dies\nexplizit: Wesentliche Änderungen an IT-Drittanbieterbeziehungen erfordern\ndokumentierte Bewertung und Nachverfolgung.\n\n\n## Was regulierte Unternehmen von KI-Anbietern tatsächlich benötigen\n\nRegulierte Unternehmen diskutieren nicht mehr grundsätzlich, ob KI in\nEntwicklungs-Workflows eingesetzt werden soll. Der Fokus liegt darauf, dies so\nzu tun, dass es gegenüber Aufsichtsbehörden, Vorständen und Kunden vertretbar\nist. Dabei sind branchenübergreifend konsistente Anforderungen sichtbar\ngeworden.\n\n**Vertragliche Klarheit.** Regulierte Unternehmen benötigen spezifische,\ndokumentierte und bedingungslose Zusagen darüber, was mit ihren Daten geschieht\n– nicht etwas, das je nach Vertragsstufe variiert oder eine Handlung vor einem\nStichtag erfordert.\n\n**Prüfbarkeit.** IT-Risikomanagement-Frameworks verlangen von Unternehmen, die\neingesetzten KI-Systeme zu verstehen und zu validieren: die Trainingsdaten\nhinter diesen Modellen und die beteiligten Drittparteien. Anbieter, die diese\nFragen nicht beantworten können, erzeugen Dokumentationsrisiken für die\nOrganisationen, die sich auf sie stützen.\n\n**Trennung von Anbieterinteressen.** Wenn ein KI-Anbieter Modelle auf Basis\nvon Kundennutzungsdaten trainiert, werden Code und Workflows zu Eingaben für\nein System, das auch Wettbewerbern dient. Für Institutionen mit proprietären\nHandelsalgorithmen, Underwriting-Modellen oder Betrugserkennungssystemen ist\ndas ein konkretes IP-Risiko.\n\n\n## GitLabs Position zur KI-Datenverwaltung\n\nGitLab verwendet Kundendaten nicht zum Training von KI-Modellen. Diese Zusage\ngilt auf jeder Preisstufe; KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet, Eingaben\nund Ausgaben, die mit GitLab-Kunden verbunden sind, nicht für eigene Zwecke zu\nverwenden.\n\nDies ist eine bewusste architektonische und richtlinienbezogene Entscheidung –\nkein Merkmal einer bestimmten Preisstufe. Wie GitLabs\n[Beitrag zur Enterprise-Unabhängigkeit](https://about.gitlab.com/de-de/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops/)\nfesthält, ist Datenverwaltung zu einem \"zunehmend kritischen Faktor bei\nUnternehmensentscheidungen\" geworden – getrieben durch nationale und regionale\nDatenschutzgesetze und wachsende Bedenken hinsichtlich der Kontrolle über\nsensibles geistiges Eigentum.\n\nGitLab ist cloud-neutral und modell-neutral und unterstützt\nSelf-Hosted-Deployments ohne kommerzielle Bindung an einen einzelnen\nCloud-Anbieter oder ein Large Language Model. Diese Unabhängigkeit ist für\nregulierte Unternehmen relevant, die Risiken durch Anbieterkonzentration\nbewerten. Der\n[AI Continuity Plan](https://handbook.gitlab.com/handbook/product/ai/continuity-plan/)\ndokumentiert, wie Anbieterveränderungen gehandhabt werden – einschließlich\nwesentlicher Änderungen daran, wie KI-Anbieter Kundendaten behandeln. Er ist\neine direkte Antwort auf die Governance-Anforderungen unter Frameworks wie\n[DORA](https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/dora/).\n\n\n## Die Governance-Lücke, die KI-Teams schließen müssen\n\nGitHubs Richtlinienaktualisierung macht deutlich: Für Unternehmen in\nregulierten Branchen ist das genaue Verständnis des Datenumgangs eines\nKI-Werkzeugs eine Voraussetzung für dessen Einsatz. Das bedeutet, Anbietern\nklare, dokumentierte Antworten auf folgende Fragen abzuverlangen:\n\n1. Werden unsere Daten zum Training von KI-Modellen verwendet?\n2. Wer sind Ihre KI-Modell-Unterauftragsverarbeiter?\n3. Was geschieht, wenn ein Anbieter seine Datenpraktiken ändert?\n4. Lässt sich ein Deployment realisieren, das alle KI-Verarbeitung innerhalb\n   der eigenen Infrastruktur hält?\n5. Welche Haftungsübernahme wird für KI-generierte Ausgaben angeboten?\n\nAnbieter, die diese Fragen klar beantworten und die Antworten in prüfbarer\nForm dokumentieren, sind Anbieter, auf die sich aufbauen lässt.\n**Wer das nicht kann, schafft Compliance-Risiken bei jedem Policy-Update.**\nWenn ein Anbieter Datenpraktiken mit 30 Tagen Ankündigungsfrist ändern kann,\nist das kein partnerschaftlicher Rahmen für regulierte Unternehmen – das ist\nein strukturelles Compliance-Risiko.\n\n> Mehr zu GitLabs Ansatz für KI-Governance im\n> [GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/).\n",[23,24],{"featured":31,"template":12,"slug":680},"github-copilots-new-policy-for-ai-training-is-a-governance-wake-up-call",{"content":682,"config":694},{"title":683,"description":684,"authors":685,"body":688,"heroImage":689,"date":690,"category":9,"tags":691},"GitLab und Vertex AI auf Google Cloud: Agentenbasierte Softwareentwicklung","Erfahre, wie Google Cloud-Kunden auf GitLab und Vertex AI setzen – für Foundation Models, Enterprise-Kontrollen und die Vielfalt von Model Garden.\n",[686,687],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Software entwickeln, absichern und bereitstellen. Seit der allgemeinen Verfügbarkeit im Januar 2026 bringt die Plattform agentenbasierte KI in jede Phase des Software Development Lifecycle. Duo Agent Platform ist eine intelligente Orchestrierungsebene, auf der Softwareteams und ihre spezialisierten Agenten gemeinsam planen, programmieren, Reviews durchführen und Sicherheitslücken beheben.\n\nIm Rahmen dieser Partnerschaft automatisiert [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) die Orchestrierung und den Lifecycle-Kontext der Softwareentwicklung – über die Integration mit Vertex AI auf Google Cloud, das die Modellebene für Agent-Aufrufe bereitstellt. Softwareteams arbeiten weiterhin mit Issues, Merge Requests, Pipelines und Security-Workflows, während die Inferenz der Google Cloud-Konfiguration folgt, die bereits definiert wurde.\n\nFortschritte bei den Vertex AI-Modellen von Google Cloud erweitern die Einsatzmöglichkeiten von GitLab Duo Agent Platform. Kunden erhalten eine KI-gestützte DevSecOps-Steuerungsebene in GitLab, gestützt auf eine leistungsfähige KI-Infrastruktur in Vertex AI und die flexiblen Deployment- und Integrationsoptionen von Duo Agent Platform. In Kombination ermöglicht das leistungsfähigere, kontrollierte agentenbasierte Workflows im Enterprise-Maßstab.\n\n![Konzeptionelle Darstellung der GitLab Duo Agent Platform, integriert mit Google Clouds Vertex AI, für agentenbasierte Softwareentwicklung und kontrollierte KI-Workflows](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n\n## Agenten über den gesamten Lifecycle hinweg\n\n\nViele KI-Tools konzentrieren sich auf eine einzelne Aufgabe: Code schneller generieren. GitLab Duo Agent Platform geht weiter. Die Plattform orchestriert KI-Agenten über den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) – von der Planung über das Security-Review bis zur Auslieferung, teamübergreifend und über viele Projekte und Releases hinweg. In diesem Maßstab sind KI-Coding-Assistenten zwar notwendig für kontinuierliche Innovation, aber nicht ausreichend.\n\nEinzelne Coding-Assistenten erfassen selten den vollständigen Zustand eines Projekts. Backlog-Strukturen, offene Merge Requests, fehlgeschlagene Jobs und Sicherheitsbefunde befinden sich in GitLab – aber ein separates Chat-Fenster in einem Coding-Assistenten übernimmt dieses Gesamtbild des SDLC nicht. Die Lücke zeigt sich in manuellen Übergaben, wiederholten Erklärungen an eine KI ohne Kontext und Governance-Teams, die Datenflüsse über Tools hinweg nachvollziehen müssen, die nie als einheitliches System konzipiert wurden.\n\nGitLab Duo Agent Platform schließt diese Lücke, indem Agenten und Flows auf denselben Objekten arbeiten, die Entwicklungsteams täglich nutzen. Vertex AI liefert dabei die Modelle und Services, die diese Agenten aufrufen, wenn Google Cloud als Inferenz-Umgebung gewählt wird – wobei GitLabs AI Gateway den Zugriff vermittelt, sodass Administratoren jederzeit nachvollziehen können, was womit verbunden ist. So analysiert beispielsweise der GitLab Duo Planner Agent Backlogs, gliedert Epics in strukturierte Aufgaben und wendet Priorisierungs-Frameworks an, um Teams bei der Entscheidung zu unterstützen, was als Nächstes umgesetzt werden soll. Der Security Analyst Agent priorisiert Schwachstellen, beschreibt Risiken in verständlicher Sprache und empfiehlt Behebungsmaßnahmen in priorisierter Reihenfolge. Integrierte Flows verbinden diese Agenten zu durchgängigen Prozessen, ohne dass Entwicklungsteams jeden Übergabeschritt manuell steuern müssen.\n\nAgentic Chat in GitLab Duo Agent Platform verbindet das Gesamterlebnis für Entwicklungsteams. Abfragen in natürlicher Sprache liefern kontextbezogene Antworten mit mehrstufigem Reasoning, das auf den vollständigen Projektzustand zugreift: Issues, Merge Requests, Pipelines, Sicherheitsbefunde und Codebase. Da GitLab als System of Record für den SDLC mit einem einheitlichen Datenmodell dient, arbeiten GitLab Duo-Agenten mit Lifecycle-Kontext, der über die Reichweite eigenständiger, toolspezifischer KI-Assistenten hinausgeht.\n\n\n### Verstärkt durch Vertex AI\n\n\nGitLab Duo Agent Platform ist modellflexibel konzipiert und leitet verschiedene Aufgaben an verschiedene Modelle weiter – je nachdem, welches Modell für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist. Diese Architekturentscheidung zahlt sich auf Google Cloud aus, wo Vertex AI als verwaltete Umgebung für Foundation Models und zugehörige Services fungiert und ein breites Modell-Ökosystem sowie verwaltete Infrastruktur bereitstellt, die die Plattformfähigkeiten erweitert.\n\nDie neuesten Generationen von KI-Modellen, die über Vertex AI verfügbar sind, bieten deutliche Verbesserungen bei Reasoning, Tool-Nutzung und Long-Context-Verständnis gegenüber früheren Versionen – genau die Eigenschaften, auf die GitLabs Agenten bei der Arbeit mit vielen Projekten und Teams mit großen, komplexen Codebases angewiesen sind. Längere Kontextfenster und umfangreichere Tool-Integration in den zugrunde liegenden Modellen erweitern das, was Agenten in einem einzigen Durchlauf erreichen können – besonders relevant bei Aufgaben wie einer umfassenden Backlog-Analyse oder dem Security-Review von Monorepos.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden) bietet mit Zugang zu einer breiten Palette von Foundation Models die nötige Auswahl, um Entscheidungen auf Basis von Leistung, Kosten und regulatorischen Anforderungen zu treffen – statt an einen einzelnen Anbieter gebunden zu sein.\n\nDarüber hinaus können GitLab-Kunden Bring Your Own Model (BYOM) für Duo Agent Platform nutzen, sodass zugelassene Anbieter und Gateways dort eingebunden werden, wo das eigene Sicherheitsmodell es vorsieht. In GitLabs [Beitrag zum 18.9-Release über Self-Hosted Duo Agent Platform und BYOM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) wird beschrieben, wie diese Anbindung funktioniert. Mit dieser Deployment-Option erhalten Kunden Zugang zu einem breiteren Spektrum an Modelloptionen, die sich auf den eigenen Entwicklungsprozess zuschneiden lassen: das richtige Modell für den richtigen Workflow mit den richtigen Leitplanken.\n\nFür GitLab war die Entscheidung, auf Vertex AI zu bauen, von der Anforderung an Enterprise-taugliche Zuverlässigkeit und breite Modellverfügbarkeit getrieben. Vertex AI und Model Garden abstrahieren das LLM-Hosting vollständig – das bedeutet schnelle Versionsbereitstellung, robuste Sicherheit und strikte Governance sind in die Integration eingebaut. Über Gemini-Modelle hinaus bietet Vertex AI globalen, latenzarmen Zugang zu einem umfangreichen Katalog von Drittanbieter- und Open-Source-Modellen.\n\nIn Kombination mit Google Clouds Ansatz für Datenschutz und Modellschutz war Vertex AI die passende Wahl, um GitLabs Developer Experience der nächsten Generation zu unterstützen.\n\nDurch die Integration von Vertex AI Model Garden in das Backend erweitert GitLab seine DevSecOps-Plattform, ohne den Nutzenden zusätzliche Komplexität aufzubürden. Entwicklungsteams müssen die zugrunde liegenden LLMs weder evaluieren noch verwalten – stattdessen nutzen sie einen optimierten, KI-gestützten Workflow für die Entwicklung ihrer Anwendungen.\n\nGitLab abstrahiert die Cloud-Orchestrierung vollständig, sodass sich Entwicklungsteams ganz auf das Schreiben von Code konzentrieren können, während Vertex AI die unterstützenden Features und Funktionen bereitstellt.\n\n\n## Was das für Kunden auf Google Cloud bedeutet\n\n\nGitLab Duo Agent Platform liefert bereits heute KI-Agenten, die über den gesamten Software-Lifecycle hinweg innerhalb eines einzigen, kontrollierten System of Record arbeiten. Auf Google Cloud ermöglicht das schnelle Innovation, während Vertex AI die Modell- und Infrastrukturebene kontinuierlich weiterentwickelt.\n\nFür Google Cloud-Kunden bedeutet diese Integration eine optimierte Softwarebereitstellung bei gleichzeitig strikter Enterprise-Governance. Für Platform-Engineering-Teams bedeutet es, zu standardisieren, welche Vertex-gestützten Modelle Vorschläge, Analysen und Behebungen innerhalb von GitLab bereitstellen – statt Dutzende clientseitiger Tools zu katalogisieren. Sicherheitsprogramme profitieren, wenn Agenten Fixes dort vorschlagen und validieren, wo Entwicklungsteams bereits Befunde bearbeiten, was Kontextwechsel reduziert und Arbeit vermeidet, die sonst in nicht verwaltete Kanäle abfließen würde.\n\nAus Sicht der Cloud-Ökonomie und -Governance sorgt die Steuerung der Agent-Inferenz über Vertex innerhalb von GitLab dafür, dass die Nutzung näher an den bestehenden Vereinbarungen und Kontrollen auf Google Cloud bleibt – das hilft, doppelte Ausgaben und Schattenpfade zu vermeiden, die am Einkauf vorbeilaufen.\n\nDa Vertex AI als zugrunde liegender Infrastrukturanbieter für GitLab Duo Agent Platform dient, können Unternehmen die Produktivität ihrer Entwicklungsteams deutlich steigern – ohne den Overhead und das Risiko fragmentierter KI-Toolchains. Teams bleiben innerhalb eines einzigen, sicheren System of Record abgestimmt und können Anwendungen schneller entwickeln und mit Zuversicht ausliefern.\n\nDie Zusammenarbeit zwischen GitLab und Google Cloud besteht seit 2018. Heute stellt sie einen der umfassendsten Wege dar, um von KI-Experimenten zu vollständig kontrollierter, agentenbasierter Softwareentwicklung auf Google Cloud zu gelangen. Da sich beide Plattformen kontinuierlich weiterentwickeln – GitLab mit erweiterter Agent-Orchestrierung und Developer-Kontext, Vertex AI mit weiter steigender Modellleistung und Agent-Infrastruktur – wird der Mehrwert für gemeinsame Kunden weiter wachsen.\n\n> [Starte eine kostenlose Testversion von GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/), um GitLab und Vertex AI auf Google Cloud kennenzulernen.\n","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-14",[23,274,692,693,24],"google","news",{"featured":11,"template":12,"slug":695},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":697,"config":707},{"heroImage":698,"title":699,"description":700,"authors":701,"date":703,"category":9,"tags":704,"body":706},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643639/sapu29gmlgtwvhggmj6k.png","GitLab Duo Agent Platform erweitern: Beliebige Tools per MCP verbinden","Externe Tools wie Jira über MCP direkt in GitLab Duo Agent Platform einbinden – Schritt-für-Schritt-Einrichtung mit drei praxisnahen Workflow-Demos.",[702],"Albert Rabassa","2026-03-05",[9,24,705],"tutorial","Die Verwaltung von Software-Entwicklungsprojekten bedeutet oft, zwischen verschiedenen Tools zu wechseln: Issues in Jira verfolgen, Code in der IDE schreiben, in GitLab zusammenarbeiten. Dieses ständige Wechseln zwischen Plattformen unterbricht den Fokus und verlangsamt die Lieferung.\n\n\n\nMit der MCP-Unterstützung des [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/) lassen sich Jira und andere MCP-kompatible Tools direkt in die KI-gestützte Entwicklungsumgebung einbinden. Issues abfragen, Tickets aktualisieren, Workflows synchronisieren – per natürlicher Sprache, direkt aus der IDE.\n\n\n\n## Was in diesem Tutorial vermittelt wird\n\n\n\nDieses Tutorial zeigt:\n\n\n\n* **Einrichtung der Jira/Atlassian OAuth-Anwendung** für sichere Authentifizierung\n\n* **Konfiguration des GitLab Duo Agent Platform** als MCP-Client\n\n* **Drei praxisnahe Anwendungsfälle** mit realen Workflows\n\n\n\n## Voraussetzungen\n\n\n\nVor dem Start sollten folgende Voraussetzungen erfüllt sein:\n\n\n\n| Voraussetzung | Details |\n| ---- | ----- |\n| **GitLab-Instanz** | GitLab 18.8+ mit aktiviertem Duo Agent Platform |\n| **Jira-Konto** | Jira Cloud-Instanz mit Admin-Zugriff zum Erstellen von OAuth-Anwendungen |\n| **IDE** | Visual Studio Code mit installierter GitLab Workflow-Erweiterung |\n| **MCP-Unterstützung** | MCP-Unterstützung in GitLab aktiviert |\n\n\n\n## Architektur verstehen\n\n\n\nDer GitLab Duo Agent Platform agiert als **MCP-Client** und stellt eine Verbindung zum Atlassian MCP-Server her, um auf Jira-Projektmanagement-Daten zuzugreifen. Der Atlassian MCP-Server übernimmt die Authentifizierung, übersetzt natürlichsprachliche Anfragen in API-Aufrufe und gibt strukturierte Daten zurück – bei gleichzeitiger Einhaltung von Sicherheits- und Audit-Anforderungen.\n\n\n\n## Teil 1: Jira OAuth-Anwendung konfigurieren\n\n\n\nUm den GitLab Duo Agent Platform sicher mit der Jira-Instanz zu verbinden, muss eine OAuth 2.0-Anwendung in der Atlassian Developer Console erstellt werden. Diese erteilt dem GitLab MCP-Server autorisierten Zugriff auf die Jira-Daten.\n\n\n\n### Einrichtungsschritte\n\n\n\nFür die manuelle Konfiguration sind folgende Schritte erforderlich:\n\n\n\n1. **Atlassian Developer Console aufrufen**\n\n\n   * [developer.atlassian.com/console/myapps](https://developer.atlassian.com/console/myapps) öffnen\n\n\n   * Mit dem Atlassian-Konto anmelden\n\n\n2. **Neue OAuth 2.0-App erstellen**\n\n\n   * **Create** → **OAuth 2.0 integration** klicken\n\n\n   * Namen eingeben (z. B. „gitlab-dap-mcp\")\n\n\n   * Nutzungsbedingungen akzeptieren und **Create** klicken\n\n\n3. **Berechtigungen konfigurieren**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Permissions** navigieren\n\n\n   * **Jira API** hinzufügen und folgende Scopes konfigurieren:\n\n\n     * `read:jira-work` — Issues, Projekte und Boards lesen\n\n\n     * `write:jira-work` — Issues erstellen und aktualisieren\n\n\n     * `read:jira-user` — Benutzerinformationen lesen\n\n\n4. **Autorisierung einrichten**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Authorization** navigieren\n\n\n   * Callback-URL für die Umgebung hinzufügen (`https://gitlab.com/oauth/callback`)\n\n\n   * Änderungen speichern\n\n\n5. **Zugangsdaten abrufen**\n\n\n   * Zu **Settings** navigieren\n\n\n   * **Client ID** und **Client Secret** kopieren\n\n\n   * Sicher aufbewahren – diese werden für die MCP-Konfiguration benötigt\n\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Jira OAuth-Einrichtung\n\n\n\nAuf das Bild klicken, um zu beginnen.\n\n\n\n\n\n[![Jira OAuth setup tour](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772644850/wnzfoq43nkkfmgdqldmr.png)](https://gitlab.navattic.com/jira-oauth-setup)\n\n\n\n\n\n## Teil 2: GitLab Duo Agent Platform MCP-Client konfigurieren\n\n\n\nMit den bereitgestellten OAuth-Zugangsdaten kann der GitLab Duo Agent Platform nun für die Verbindung mit dem Atlassian MCP-Server konfiguriert werden.\n\n\n\n### MCP-Konfigurationsdatei erstellen\n\n\n\nDie MCP-Konfigurationsdatei im GitLab-Projekt unter `.gitlab/duo/mcp.json` erstellen:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"atlassian\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"https://mcp.atlassian.com/v1/mcp\",\n      \"auth\": {\n        \"type\": \"oauth2\",\n        \"clientId\": \"YOUR_CLIENT_ID\",\n        \"clientSecret\": \"YOUR_CLIENT_SECRET\",\n        \"authorizationUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/authorize\",\n        \"tokenUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/token\"\n      },\n      \"approvedTools\": true\n    }\n  }\n}\n```\n\n\n\n`YOUR_CLIENT_ID` und `YOUR_CLIENT_SECRET` durch die in Teil 1 generierten Zugangsdaten ersetzen.\n\n\n\n### MCP in GitLab aktivieren\n\n\n\n1. Zu **Gruppeneinstellungen** → **GitLab Duo** → **Konfiguration** navigieren\n\n2. „Externe MCP-Tools erlauben\" aktivieren\n\n\n\n### Verbindung überprüfen\n\n\n\nDas Projekt in VS Code öffnen und im GitLab Duo Agent Platform Chat eingeben:\n\n```text\nWhat MCP tools do you have access to?\n```\n\n\n\nDann\n```text\nTest the MCP JIRA configuration in this project\n```\n\n\n\nAnschließend erfolgt eine Weiterleitung von der IDE zur MCP Atlassian-Website zur Zugriffsgenehmigung:\n\n\n\n![Redirect to MCP Atlassian website](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/z5acqjgguh0damnnde9g.png \"Redirect to MCP Atlassian website\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Approve access](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/rwowamm8nsubhpixtn3i.png \"Approve access\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Select your JIRA instance and approve](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/chuzqd0jeptfwvoj7wjr.png \"Select your JIRA instance and approve\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Success!](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/bsgti5iste2bzck19o5y.png \"Success!\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Überprüfung über das MCP-Dashboard\n\n\n\nGitLab bietet zudem ein integriertes **MCP-Dashboard** direkt in der IDE.\n\n\n\nIn VS Code oder VSCodium die Befehlspalette öffnen (`Cmd+Shift+P` unter macOS, `Ctrl+Shift+P` unter Windows/Linux) und nach **„GitLab: Show MCP Dashboard\"** suchen. Das Dashboard öffnet sich in einem neuen Editor-Tab und zeigt:\n\n\n\n* **Verbindungsstatus** für jeden konfigurierten MCP-Server\n\n* **Verfügbare Tools** des Servers (z. B. `jira_get_issue`, `jira_create_issue`)\n\n* **Server-Logs** mit Echtzeit-Protokollierung der aufgerufenen Tools\n\n\n\n![MCP servers dashboard and status](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/mmvdfchucacsydivowvn.png \"MCP servers dashboard and status\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Server details and permissions](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/tcocgdvovp2dl42pvfn8.png \"Server details and permissions\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![MCP Server logs](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643466/mougvqqk1bozchaufsci.png \"MCP Server logs\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: MCP testen\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005495?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Testing MCP\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Teil 3: Anwendungsfälle in der Praxis\n\n\n\nMit der konfigurierten Integration lassen sich drei praxisnahe Workflows erkunden, die die Möglichkeiten der Jira-Anbindung an den GitLab Duo Agent Platform demonstrieren.\n\n\n\n### Planungsassistent\n\n\n\n**Szenario:** Vorbereitung auf Sprint-Planung – schnelle Bewertung des Backlogs, Verstehen von Prioritäten, Identifizierung von Blockern.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Backlog abfragen\n\n* Nicht zugewiesene hochpriorisierte Issues identifizieren\n\n* KI-gestützte Sprint-Empfehlungen erhalten\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n\n\nIm GitLab Duo Agent Platform Chat ausprobieren:\n\n```text\nList all the unassigned issues in JIRA for project GITLAB\n```\n\n```text\nSuggest the two top issues to prioritize and summarize them. Assign them to me.\n```\n\n\n### Interaktive Anleitung: Projektplanung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005462?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Project Planning\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Issue-Triage und Erstellung aus dem Code\n\n\n\n**Szenario:** Beim Code-Review wird ein Bug entdeckt – ein Jira-Issue mit relevantem Kontext erstellen, ohne die IDE zu verlassen.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Einen Bug beim Coding identifizieren\n\n* Ein detailliertes Jira-Issue per natürlicher Sprache erstellen\n\n* Issue-Felder automatisch mit Code-Kontext befüllen\n\n* Das Issue mit dem aktuellen Branch verknüpfen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n```text\nSearch in JIRA for a bug related to: Null pointer exception in PaymentService.processRefund().\n\nIf it does not exist create it with all the context needed from the code. Find possible blockers that this bug may cause.\n```\n\n```text\nCreate a new branch called issue-gitlab-18, checkout, and link it to the issue we just created. Assign the JIRA issue to me and mark it as in-progress.\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Bug-Review und Aufgaben-Automatisierung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005368?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Bug Review\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Systemübergreifende Incident-Untersuchung\n\n\n\n**Szenario:** Ein Production-Incident tritt auf – Informationen aus Jira, GitLab Project Management, Codebase und Merge Requests werden korreliert, um die Ursache zu identifizieren.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Incident-Details aus Jira abrufen\n\n* Mit aktuellen Merge Requests in GitLab korrelieren\n\n* Möglicherweise betroffene Code-Änderungen identifizieren\n\n* Eine Incident-Timeline generieren\n\n* Einen Behebungsplan entwerfen und als Work Item in GitLab erstellen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n```text\n\"We have a production incident INC-1 about checkout failures. Can you help me investigate with all available context?\"\n```\n\n```text\nCreate a timeline of events for incident INC-1 including related Jira issues and recent deployments\n```\n\n```text\nPropose a remediation plan\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Systemübergreifende Fehleranalyse und Behebung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005413?badge=0&autopause=0& player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Cross System Investigation\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Fehlerbehebung\n\n\n\nHäufige Einrichtungsprobleme und schnelle Lösungen:\n\n\n\n| Problem | Lösung |\n| ----- | ----- |\n| „MCP server not found\" | Prüfen, ob die Datei `mcp.json` am richtigen Ort liegt und korrekt formatiert ist |\n| „Authentication failed\" | OAuth-Zugangsdaten und Scopes in Atlassian überprüfen |\n| „No Jira tools available\" | VS Code nach dem Aktualisieren von `mcp.json` neu starten und MCP in GitLab aktivieren |\n| „Connection timeout\" | Netzwerkverbindung zu `mcp.atlassian.com` prüfen |\n\n\u003Cbr/>\nDetaillierte Informationen zur Fehlerbehebung: [GitLab MCP-Clients-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/).\n\n\n\n## Sicherheitshinweise\n\n\n\nBei der Integration von Jira mit dem GitLab Duo Agent Platform:\n\n\n\n* **OAuth-Token** — Zugangsdaten sicher aufbewahren\n\n* **Prinzip der minimalen Rechtevergabe** — Nur die minimal erforderlichen Jira-Scopes vergeben\n\n* **Token-Rotation** — OAuth-Zugangsdaten regelmäßig rotieren\n\n\n\n## Zusammenfassung\n\n\n\nDie Anbindung des GitLab Duo Agent Platform an verschiedene Tools über MCP verändert die Interaktion mit dem Entwicklungslebenszyklus. In diesem Artikel wurde gezeigt:\n\n\n\n* **Issues per natürlicher Sprache abfragen** — Fragen zum Backlog, zu Sprints und Incidents in natürlicher Sprache stellen.\n\n* **Issues in der gesamten DevSecOps-Umgebung erstellen und aktualisieren** — Bugs melden und Tickets aktualisieren, ohne die IDE zu verlassen.\n\n* **Systemübergreifend korrelieren** — Jira-Daten mit GitLab Project Management, Merge Requests und Pipelines für vollständige Transparenz kombinieren.\n\n* **Kontextwechsel reduzieren** — Fokus auf den Code behalten und gleichzeitig mit dem Projektmanagement verbunden bleiben.\n\n\n\n## Für deutsche Unternehmen könnte dies folgende Themen betreffen\n\n\n\nTeams, die externe Tools über MCP einbinden, haben möglicherweise auch Governance- und Sicherheitsüberlegungen – beispielsweise in Bereichen wie Zugriffskontrolle, Token-Management und Audit-Nachvollziehbarkeit.\n\n\n\nRegulatorische Frameworks wie NIS2, ISO 27001 und DSGVO adressieren ähnliche Themen rund um Zugriffssteuerung und Protokollierung. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n\n\n\n## Weiterführende Informationen\n\n\n\n* [GitLab Duo Agent Platform unterstützt jetzt das Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/de-de/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n\n\n* [Was ist das Model Context Protocol?](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)\n\n\n\n* [Leitfäden und Ressourcen für Agentic AI](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)\n\n\n\n* [Dokumentation zu GitLab-MCP-Clients](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n\n\n* [Erste Schritte mit der GitLab Duo Agent Platform: Der vollständige Leitfaden](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)",{"featured":31,"template":12,"slug":708},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"promotions":710},[711,724,736,748],{"id":712,"categories":713,"header":714,"text":715,"button":716,"image":721},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":717,"config":718},"Get your AI maturity score",{"href":719,"dataGaName":720,"dataGaLocation":241},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":722},{"src":723},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":725,"categories":726,"header":728,"text":715,"button":729,"image":733},"devops-modernization",[24,727],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":730,"config":731},"Get your DevOps maturity score",{"href":732,"dataGaName":720,"dataGaLocation":241},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":734},{"src":735},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":737,"categories":738,"header":740,"text":715,"button":741,"image":745},"security-modernization",[739],"security","Are you trading speed for security?",{"text":742,"config":743},"Get your security maturity score",{"href":744,"dataGaName":720,"dataGaLocation":241},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":746},{"src":747},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":749,"paths":750,"header":753,"text":754,"button":755,"image":760},"github-azure-migration",[751,752],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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