diff --git a/.opencode/skills/create_model/scripts/create_result.json b/.opencode/skills/create_model/scripts/create_result.json
index 4dd71d7..ef8fdf3 100644
--- a/.opencode/skills/create_model/scripts/create_result.json
+++ b/.opencode/skills/create_model/scripts/create_result.json
@@ -15,7 +15,7 @@
     "identifier": "fanshuai_model_20260525110238",
     "is_public": false,
     "relative_paths": "fanshuai/model/143/fanshuai_model_20260525110238/origin/model",
-    "preview_pic": "http://172.20.32.121:31213/minio/data/mini-model-platform-data/temp/fanshuai/1761528061144/model/材料筛选.png",
+    "preview_pic": "https://www.ai4mats.com/minio/data/mini-model-platform-data/temp/fanshuai/1761528061144/model/材料筛选.png",
     "is_hot_stone": false,
     "git_id": 143
   }
diff --git a/.opencode/skills/dataset/common/login_mcp_server.py b/.opencode/skills/dataset/common/login_mcp_server.py
index ecab272..eb33be3 100644
--- a/.opencode/skills/dataset/common/login_mcp_server.py
+++ b/.opencode/skills/dataset/common/login_mcp_server.py
@@ -8,7 +8,7 @@ from mcp.server.fastmcp import FastMCP
 def load_config():
     config_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "config.json")
     default_config = {
-        "API_BASE_URL": "http://172.20.32.121:31213",
+        "API_BASE_URL": "https://www.ai4mats.com",
         "MCP_TRANSPORT": "stdio"
     }
 
diff --git a/.opencode/skills/dataset/create_dataset/SKILL.md b/.opencode/skills/dataset/create_dataset/SKILL.md
index 42bce46..a7bfe0b 100644
--- a/.opencode/skills/dataset/create_dataset/SKILL.md
+++ b/.opencode/skills/dataset/create_dataset/SKILL.md
@@ -5,7 +5,7 @@ triggers:
    - "新增数据集"
    - "创建数据集"
 metadata:
-  api-base: http://172.20.32.121:31213
+  api-base: https://www.ai4mats.com
 ---
 
 # 创建数据集（调用接口）
@@ -22,7 +22,6 @@ metadata:
         - 密码 `password`
         - 数据集名称 `name`
         - 数据集标签 `data_tag`
-        - 数据类型 `data_type`（可选，默认为"通用数据"）
     - 若缺失，必须先向用户询问
 
 2. **调用登录接口获取token**
@@ -31,33 +30,52 @@ metadata:
     - 获取 `access_token`
     - 保存为临时变量 `token`
 
-3. **创建数据集**
-    - 调用`scripts/dataset_mcp_server.create_dataset`方法
-    - 参数：`token`(来自步骤2), `name`, `data_tag`, `data_type`
+3. **获取父级分类列表**
+    - 调用`scripts/dataset_mcp_server.get_parent_categories`方法
+    - 参数: `token`(来自步骤2)
+    - 返回父级分类列表，供用户选择需要展开的分类
 
-4. **反馈结果**
+4. **选择需要展开的父级分类**
+    - 展示父级分类列表给用户
+    - 询问用户需要展开哪个父级分类
+    - 获取用户选择的父级分类ID `parent_id`
+
+5. **获取叶子节点列表**
+    - 调用`scripts/dataset_mcp_server.get_child_categories`方法
+    - 参数: `token`(来自步骤2), `parent_id`(来自步骤4)
+    - 返回该父级分类下的所有叶子节点列表
+
+6. **选择数据类型**
+    - 展示叶子节点列表给用户
+    - 询问用户选择哪种数据类型 `data_type`
+
+7. **创建数据集**
+    - 调用`scripts/dataset_mcp_server.create_dataset`方法
+    - 参数：`token`(来自步骤2), `name`, `data_tag`, `data_type`(来自步骤6)
+
+8. **反馈结果**
     - ✅ 成功：返回数据集名称和创建结果
     - ❌ 失败：返回错误码和错误信息
 
-5. **询问是否创建数据集版本**
+9. **询问是否创建数据集版本**
    - 如果创建数据集成功，则继续询问用户是否需要创建数据集版本
    - 用户回答是则进行以下步骤，否则终止。
 
-6. **输入版本描述**
+10. **输入版本描述**
     - 输入版本描述version_desc
 
-7. **上传文件**
+11. **上传文件**
    - 调用`scripts/upload_file.upload_file`方法分片上传文件
 
-8. **获取最新的版本号**
+12. **获取最新的版本号**
     - 调用`scripts/dataset_mcp_server.query_next_version`方法获取最新的版本号
 
-9. **创建数据集版本**
+13. **创建数据集版本**
     - 调用`scripts/dataset_mcp_server.create_dataset_version`方法
-    - 参数：`token`(来自步骤2), `git_id`(来自步骤3), `id`(来自步骤3), `identifier`(来自步骤3), `file_path`(来自步骤7的输入), `file_data`(来自步骤7的结果), `name`:name, `owner`:username, `version`(来自步骤8), `version_desc`(来自步骤6)
+    - 参数：`token`(来自步骤2), `git_id`(来自步骤7), `id`(来自步骤7), `identifier`(来自步骤7), `file_path`(来自步骤11的输入), `file_data`(来自步骤11的结果), `name`:name, `owner`:username, `version`(来自步骤12), `version_desc`(来自步骤10)
 
-10. **反馈结果**
-    - 打印第9步的参数
+14. **反馈结果**
+    - 打印第13步的参数
     - ✅ 成功：返回创建数据集版本结果
     - ❌ 失败：返回错误码和错误信息
 
@@ -66,24 +84,32 @@ metadata:
 ## 示例对话
 
 **用户：**
-> 帮我创建一个数据集，名字叫 test121，标签是 test，数据类型是通用数据
+> 帮我创建一个数据集，名字叫 test121，标签是 test
 
 **Agent 行为：**
 1. 询问用户名和密码（如未知）
 2. 调用登录接口获取token
-3. 调用创建数据集
-4. 返回：
-   > ✅ 数据集 `test121` 创建成功
-5. 询问是否创建数据集版本
-6. 输入版本描述
-7. 上传文件
-8. 获取最新的版本号
-9. 创建数据集版本
-10. 反馈结果
+3. 调用获取父级分类列表接口，返回：知识层级数据
+4. 询问用户需要展开哪个父级分类
+5. 用户选择"知识层级数据"
+6. 调用获取叶子节点列表接口，返回：通用数据、领域基础数据、领域专业数据
+7. 询问用户选择哪种数据类型
+8. 用户选择"通用数据"
+9. 调用创建数据集
+10. 返回：
+    > ✅ 数据集 `test121` 创建成功
+11. 询问是否创建数据集版本
+12. 输入版本描述
+13. 上传文件
+14. 获取最新的版本号
+15. 创建数据集版本
+16. 反馈结果
 
 ---
 
 ## 注意事项
 - Token 有效期由服务端控制，过期需重新登录
 - 不建议将用户名、密码、Token 写入日志
-- 创建失败时应明确提示是 **登录失败** 还是 **创建失败**
\ No newline at end of file
+- 创建失败时应明确提示是 **登录失败** 还是 **创建失败**
+- 数据类型选择流程：先选择父级分类 → 展开叶子节点 → 选择叶子节点作为数据类型
+- 如用户直接指定数据类型名称，可调用`get_data_types`获取所有叶子节点进行匹配验证
\ No newline at end of file
diff --git a/.opencode/skills/dataset/create_dataset/scripts/dataset_mcp_server.py b/.opencode/skills/dataset/create_dataset/scripts/dataset_mcp_server.py
index 407aa09..54b5f70 100644
--- a/.opencode/skills/dataset/create_dataset/scripts/dataset_mcp_server.py
+++ b/.opencode/skills/dataset/create_dataset/scripts/dataset_mcp_server.py
@@ -20,7 +20,7 @@ async def create_dataset(
     }
     payload = {
         "name": name,
-        "preview_pic": "http://172.20.32.121:31213/minio/data/mini-model-platform-data/temp/fanshuai/1761528061144/dataset/电学材料.png",
+        "preview_pic": "https://www.ai4mats.com/minio/data/mini-model-platform-data/temp/fanshuai/1761528061144/dataset/电学材料.png",
         "dataset_source": "add",
         "data_type": data_type,
         "data_tag": data_tag,
@@ -134,6 +134,177 @@ async def query_asset_icon(
         return f"❌ 查询数据集分类失败: {str(e)}"
 
 
+@mcp.tool()
+async def get_parent_categories(token: str) -> str:
+    """
+    获取父级分类列表，用于用户选择需要展开的分类
+    
+    参数:
+    - token: 访问令牌
+    
+    返回: 父级分类列表，格式为 {"code": 200, "msg": "操作成功", "data": [{"id": 137, "name": "知识层级数据"}, ...]}
+    """
+    import json
+    
+    try:
+        asset_icon_result = await query_asset_icon(token)
+        
+        if isinstance(asset_icon_result, str):
+            try:
+                asset_icon_result = json.loads(asset_icon_result)
+            except:
+                return f"❌ 解析数据集分类失败"
+        
+        if asset_icon_result.get("code") != 200:
+            return f"❌ 获取数据集分类失败: {asset_icon_result.get('msg', '未知错误')}"
+        
+        data = asset_icon_result.get("data", [])
+        parent_categories = []
+        
+        for category in data:
+            parent_categories.append({
+                "id": category.get("id"),
+                "name": category.get("name"),
+                "category_id": category.get("category_id"),
+                "parent_id": category.get("parent_id")
+            })
+        
+        return {
+            "code": 200,
+            "msg": "操作成功",
+            "data": parent_categories
+        }
+    
+    except Exception as e:
+        return f"❌ 获取父级分类列表失败: {str(e)}"
+
+
+@mcp.tool()
+async def get_child_categories(token: str, parent_id: int) -> str:
+    """
+    根据父级分类ID获取其下的叶子节点列表
+    
+    参数:
+    - token: 访问令牌
+    - parent_id: 父级分类ID
+    
+    返回: 叶子节点列表，格式为 {"code": 200, "msg": "操作成功", "data": [{"id": 138, "name": "通用数据", "parent_id": 137, "path": "icon-tongyongshuju"}, ...]}
+    """
+    import json
+    
+    try:
+        asset_icon_result = await query_asset_icon(token)
+        
+        if isinstance(asset_icon_result, str):
+            try:
+                asset_icon_result = json.loads(asset_icon_result)
+            except:
+                return f"❌ 解析数据集分类失败"
+        
+        if asset_icon_result.get("code") != 200:
+            return f"❌ 获取数据集分类失败: {asset_icon_result.get('msg', '未知错误')}"
+        
+        data = asset_icon_result.get("data", [])
+        child_categories = []
+        
+        for category in data:
+            if category.get("id") == parent_id:
+                second_list = category.get("second_asset_icon_list", [])
+                if second_list:
+                    for item in second_list:
+                        grandchild_list = item.get("second_asset_icon_list", [])
+                        if grandchild_list:
+                            for grandchild in grandchild_list:
+                                child_categories.append({
+                                    "id": grandchild.get("id"),
+                                    "name": grandchild.get("name"),
+                                    "parent_id": grandchild.get("parent_id"),
+                                    "path": grandchild.get("path")
+                                })
+                        else:
+                            child_categories.append({
+                                "id": item.get("id"),
+                                "name": item.get("name"),
+                                "parent_id": item.get("parent_id"),
+                                "path": item.get("path")
+                            })
+                break
+        
+        return {
+            "code": 200,
+            "msg": "操作成功",
+            "data": child_categories
+        }
+    
+    except Exception as e:
+        return f"❌ 获取叶子节点列表失败: {str(e)}"
+
+
+@mcp.tool()
+async def get_data_types(token: str) -> str:
+    """
+    获取所有可用的数据类型列表（仅叶子节点），用于直接选择
+    
+    参数:
+    - token: 访问令牌
+    
+    返回: 所有叶子节点列表，格式为 {"code": 200, "msg": "操作成功", "data": [{"id": 138, "name": "通用数据", "parent_id": 137, "path": "icon-tongyongshuju"}, ...]}
+    """
+    import json
+    
+    try:
+        asset_icon_result = await query_asset_icon(token)
+        
+        if isinstance(asset_icon_result, str):
+            try:
+                asset_icon_result = json.loads(asset_icon_result)
+            except:
+                return f"❌ 解析数据集分类失败"
+        
+        if asset_icon_result.get("code") != 200:
+            return f"❌ 获取数据集分类失败: {asset_icon_result.get('msg', '未知错误')}"
+        
+        data = asset_icon_result.get("data", [])
+        data_types = []
+        
+        for category in data:
+            second_list = category.get("second_asset_icon_list", [])
+            if second_list:
+                for item in second_list:
+                    grandchild_list = item.get("second_asset_icon_list", [])
+                    if grandchild_list:
+                        for grandchild in grandchild_list:
+                            data_types.append({
+                                "id": grandchild.get("id"),
+                                "name": grandchild.get("name"),
+                                "parent_id": grandchild.get("parent_id"),
+                                "path": grandchild.get("path")
+                            })
+                    else:
+                        data_types.append({
+                            "id": item.get("id"),
+                            "name": item.get("name"),
+                            "parent_id": item.get("parent_id"),
+                            "path": item.get("path")
+                        })
+            else:
+                data_types.append({
+                    "id": category.get("id"),
+                    "name": category.get("name"),
+                    "parent_id": category.get("parent_id"),
+                    "path": category.get("path")
+                })
+        
+        return {
+            "code": 200,
+            "msg": "操作成功",
+            "data": data_types
+        }
+    
+    except Exception as e:
+        return f"❌ 获取数据类型列表失败: {str(e)}"
+
+
 if __name__ == "__main__":
     print(f"🚀 启动数据集 MCP 服务，传输模式: {TRANSPORT_MODE}")
     mcp.run(transport=TRANSPORT_MODE)
\ No newline at end of file
diff --git a/.opencode/skills/dataset/create_dataset/scripts/upload_file.py b/.opencode/skills/dataset/create_dataset/scripts/upload_file.py
index f97a62f..f114930 100644
--- a/.opencode/skills/dataset/create_dataset/scripts/upload_file.py
+++ b/.opencode/skills/dataset/create_dataset/scripts/upload_file.py
@@ -6,8 +6,8 @@ import sys
 import time
 
 import httpx
+from common.config import API_BASE_URL
 
-API_BASE_URL = "http://172.20.32.121:31213"
 DEFAULT_SIZE = 10 * 1024 * 1024  # 10MB
 
 def compute_md5(file_path: str) -> str:
diff --git a/test/test_dataset.py b/test/test_dataset.py
index 5626df8..e29bb2e 100644
--- a/test/test_dataset.py
+++ b/test/test_dataset.py
@@ -10,6 +10,7 @@ from tools.dataset_mcp_server import (
     login,
     add_dataset,
     get_asset_icon,
+    get_data_types,
     upload_chunk,
     add_version,
     update_dataset,
@@ -74,6 +75,7 @@ async def main():
 
     test_cases = [
         ("查询数据集分类", get_asset_icon, {"token": token, **test_data["get_asset_icon"]}),
+        ("获取可用数据类型", get_data_types, {"token": token}),
         ("查询数据集列表", query_datasets, {"token": token, **test_data["query_datasets"]}),
     ]
 
diff --git a/tools/app_deploy_mcp_server.py b/tools/app_deploy_mcp_server.py
index c051f1f..c9f8f51 100644
--- a/tools/app_deploy_mcp_server.py
+++ b/tools/app_deploy_mcp_server.py
@@ -10,7 +10,7 @@ def load_config():
     """加载配置"""
     config_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "config.json")
     default_config = {
-        "API_BASE_URL": "http://172.20.32.121:31213"
+        "API_BASE_URL": "https://www.ai4mats.com"
     }
 
     try:
diff --git a/tools/dataset_mcp_server.py b/tools/dataset_mcp_server.py
index 945da4e..9acd761 100644
--- a/tools/dataset_mcp_server.py
+++ b/tools/dataset_mcp_server.py
@@ -6,7 +6,7 @@ import json
 def load_config():
     config_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../config/config.json")
     default_config = {
-        "DATASET_API_BASE_URL": "http://172.20.32.121:31213",
+        "DATASET_API_BASE_URL": "https://www.ai4mats.com",
         "DATASET_DEFAULT_USERNAME": "fanshuai",
         "DATASET_DEFAULT_PASSWORD": "h1n2x3j4y5@",
         "MCP_TRANSPORT": "stdio"
@@ -150,7 +150,7 @@ async def get_asset_icon(
     - size: 每页数量 (默认: 10000)
     - category_id: 分类ID (默认: 1)
 
-    返回: 数据集分类列表。
+    返回: 数据集分类列表，包含一级分类和二级分类信息。
     """
     api_url = f"{API_BASE_URL}/api/mmp/assetIcon"
 
@@ -175,6 +175,55 @@ async def get_asset_icon(
     except Exception as e:
         return f"查询数据集分类时发生未知错误: {str(e)}"
 
+@mcp.tool()
+async def get_data_types(token: str) -> str:
+    """
+    获取可用的数据集类型列表
+
+    参数说明:
+    - token: 访问令牌
+
+    返回: 可用的数据类型列表，格式为[{"id": 138, "name": "通用数据"}, ...]
+    """
+    try:
+        asset_icon_result = await get_asset_icon(token)
+        asset_icon_data = json.loads(asset_icon_result)
+        
+        if asset_icon_data.get("code") != 200:
+            return f"获取数据集分类失败: {asset_icon_data.get('msg', '未知错误')}"
+        
+        data = asset_icon_data.get("data", [])
+        data_types = []
+        
+        for category in data:
+            second_list = category.get("second_asset_icon_list", [])
+            if second_list:
+                for item in second_list:
+                    data_types.append({
+                        "id": item.get("id"),
+                        "name": item.get("name"),
+                        "parent_id": item.get("parent_id"),
+                        "path": item.get("path")
+                    })
+            else:
+                data_types.append({
+                    "id": category.get("id"),
+                    "name": category.get("name"),
+                    "parent_id": category.get("parent_id"),
+                    "path": category.get("path")
+                })
+        
+        return json.dumps({
+            "code": 200,
+            "msg": "操作成功",
+            "data": data_types
+        }, indent=2, ensure_ascii=False)
+    
+    except json.JSONDecodeError as e:
+        return f"解析数据集分类失败: {str(e)}"
+    except Exception as e:
+        return f"获取数据类型列表时发生未知错误: {str(e)}"
+
 @mcp.tool()
 async def upload_chunk(
         token: str,